Resumen:
Existen tres juicios distintos sobre el impacto de la IA en el crecimiento económico y la productividad.
Los optimistas creen que la IA puede aumentar significativamente la tasa de crecimiento económico mediante la automatización de la investigación y el desarrollo, incluso pudiendo desencadenar un crecimiento explosivo de tipo "singularidad". La corriente principal moderada reconoce que la IA traerá mejoras en la productividad, pero también enfatiza que la contribución de la IA a la productividad está sujeta a múltiples cuellos de botella reales (como el ahorro de costos limitado, la exposición limitada a la IA, el efecto de limitación, las restricciones físicas y energéticas, las fricciones regulatorias y éticas, etc.). Estos cuellos de botella, al superponerse, podrían hacer que los beneficios de la IA estén muy por debajo de las estimaciones de los optimistas. Los pesimistas, por otro lado, adoptan una actitud extremadamente conservadora respecto a la exposición de la IA a nivel de tareas, la magnitud de la mejora de la productividad, y la velocidad de difusión de la tecnología de IA, o se preocupan de que la IA se utilice principalmente para "sustituir" en lugar de "aumentar" la mano de obra. Advierten que la automatización excesiva podría provocar una disminución de la participación de los ingresos laborales, lo que a su vez suprimiría el consumo y la demanda agregada, lastrando el crecimiento económico.
Consideramos que, a corto plazo (1-2 años), la IA formará un fuerte apoyo para el crecimiento económico, pero esto provendrá principalmente del impulso de la inversión más que de los beneficios de productividad. A largo plazo, la IA también tiene pleno potencial para traer una importante revolución productiva y prosperidad económica. Sin embargo, el camino hacia esa prosperidad a largo plazo podría no ser llano.
Dependiendo de las perspectivas de demanda de IA y de los posibles cuellos de botella que encuentre en su aplicación y difusión, a medio plazo (próximos 3-5 años) podríamos enfrentarnos a tres trayectorias: "optimista" (la demanda de IA cumple o supera las expectativas, sin restricciones evidentes de cuellos de botella), "moderada" (la demanda de IA cumple o supera las expectativas, pero se enfrenta a numerosos cuellos de botella en su desarrollo, que deben superarse gradualmente) y "pesimista" (la demanda de IA está por debajo de las expectativas, o se enfrenta a graves restricciones de cuellos de botella). Creemos que la trayectoria "moderada" es la más probable. Pero, independientemente de la trayectoria, ninguna es un camino llano. La llamada "trayectoria optimista", desde un punto de vista técnico, es optimista, pero si no se implementan oportunamente reformas en la redistribución de ingresos, podría ampliar la brecha de riqueza e incluso provocar conflictos sociales, llevando a resultados socialmente pesimistas. Mientras que la "trayectoria pesimista" en términos técnicos podría mantener una estabilidad social más duradera, siendo más favorable para los trabajadores en general. La "trayectoria moderada" es una vía intermedia, pero también conllevará desempleo localizado, una divergencia en K y desequilibrios estructurales en la economía y los mercados financieros, lo que para algunos grupos de trabajadores e inversores tampoco será tan moderado. Los responsables políticos deben considerar esto en su totalidad, equilibrar los intereses de todas las partes, monitorear de cerca el desarrollo de los acontecimientos, prepararse con antelación y asegurar un desarrollo económico y social sostenible.
Con el rápido desarrollo de la tecnología de IA generativa, existe una expectativa generalizada en el mercado de que la IA traerá una revolución de productividad sin precedentes. Goldman Sachs 1 calcula que la IA generativa podría aumentar la productividad global en 1.5 puntos porcentuales, impulsando el crecimiento del PIB mundial en un 7% en la próxima década. En el discurso optimista de Silicon Valley, la IA incluso podría conducir a la "singularidad", es decir, un crecimiento económico que se acelera continuamente a través de la "mejora recursiva de sí misma" por parte de la IA. Este discurso optimista ha impulsado un boom de inversión en IA. Se espera que el gasto de capital de los cinco principales proveedores de servicios en la nube de EE.UU. supere los 750.000 millones de dólares en 2026, casi cinco veces el de 2022. Goldman Sachs espera que el gasto de capital acumulado de los proveedores de servicios en la nube supere los 5 billones de dólares para 2030 2. Sin embargo, también hay voces pesimistas en la academia y la industria, que argumentan que el impacto de la IA en el crecimiento económico y la productividad ha sido exagerado, o que temen que la automatización excesiva pueda provocar un desempleo masivo, un aumento de la desigualdad de ingresos e incluso recesiones económicas y agitación social 3.
Frente a puntos de vista tan divergentes, ¿cómo debemos juzgar? Dado que el impacto real de la IA en el crecimiento económico y la productividad no solo afecta a la sostenibilidad del boom de inversión en IA, sino que también tendrá un amplio impacto en la distribución del ingreso y la estabilidad social, combinamos las investigaciones más recientes de los últimos 2-3 años para realizar un análisis sistemático de este problema, tratando de hacer una previsión integral y objetiva.
Tres puntos de vista sobre el impacto de la IA en el crecimiento económico y la productividad
Los optimistas
El punto central de los optimistas es que la IA, a diferencia de las Tecnologías de Propósito General anteriores, no solo puede automatizar la producción, sino también automatizar las actividades de investigación y desarrollo a través de métodos como la "mejora recursiva de sí misma", reemplazando a los científicos en la investigación y a los ingenieros en el diseño, impulsando una aceleración continua de la tasa de crecimiento económico, e incluso haciéndola tender hacia el infinito en un tiempo finito (la "singularidad"). Dario Amodei, CEO de Anthropic, describe el panorama tras la llegada de una IA poderosa 4: la IA comprimirá los avances biomédicos que normalmente tomarían 100 años en solo 10; la tasa de crecimiento del PIB de los países en desarrollo aumentará hasta el 20%. El modelo GATE de Epoch AI 5 predice que, una vez que la IA pueda automatizar todas las tareas, la tasa de crecimiento del PIB mundial, incluso con estimaciones conservadoras, será tan alta como del 30% (Tabla 1).
Tabla 1. Resumen de predicciones académicas/industriales sobre la contribución de la IA a la productividad
Tomando como ejemplo la investigación de Anton Korinek, profesor de economía de la Universidad de Virginia y representante de la "teoría de la singularidad", en su modelo de "red de innovación" desarrollado con colaboradores 6, divide la economía en cuatro sectores que se refuerzan mutuamente: software (S), hardware (H), investigación general (A), y producción (Y), y establece un umbral cuantitativo para desencadenar la "singularidad" económica. Según los parámetros calibrados en su artículo, la Figura 1 muestra cuatro escenarios para alcanzar la singularidad:
Figura 1. Cuatro trayectorias para el crecimiento económico explosivo impulsado por la IA. Fuente: Davidson, Halperin, Houlden & Korinek. 'When Does Automating AI Research Produce Explosive Growth? Feedback Loops in Innovation Networks'. NBER Working Paper 35155 (2026)
1) Si la IA impulsa la automatización uniforme de los cuatro sectores (línea azul), solo se necesita una tasa de penetración de automatización del 13% para desencadenar la singularidad.
2) Si solo se automatizan los sectores de software y hardware (línea verde), el umbral de tasa de penetración de automatización en estos dos sectores aumenta al 17%.
3) Si solo se automatiza el sector de software, y los demás sectores solo alcanzan un 5% de automatización (línea púrpura), el umbral de tasa de penetración para el primero sube al 66%; cuando el sector de software esté completamente automatizado, la singularidad podría alcanzarse en solo 6 años.
4) Si el sector de software logra un 100% de automatización (línea naranja), el umbral de tasa de penetración de automatización para los demás sectores cae a 0%, y la singularidad llegará inevitablemente.
Por supuesto, las conclusiones anteriores se basan puramente en supuestos de parámetros del modelo y no son una predicción de un escenario real futuro. Pero indican que la automatización de la I+D de la IA podría ser el eslabón clave para desencadenar un crecimiento económico explosivo, proporcionando también un marco teórico económico para el avance de la "mejora recursiva de sí misma" en la comunidad tecnológica.
Los moderados
Las estimaciones de la corriente principal académica sobre la contribución de la IA a la productividad son más moderadas, en su mayoría entre 0.1 y 1.3 puntos porcentuales anuales (Tabla 1). Reconocen que la IA traerá mejoras de productividad, pero también enfatizan que los cuellos de botella reales pueden hacer que los beneficios realizables de la IA estén muy por debajo de las estimaciones de los optimistas. La mayoría de estos estudiosos siguen el marco analítico del teorema de Hulten 7, argumentando que el impacto de la IA en la productividad de toda la sociedad está determinado conjuntamente por tres factores: el beneficio de productividad (o ahorro de costos) a nivel de tareas microeconómicas, el grado de exposición a la IA de las tareas en cada sector, y la velocidad de adopción de la IA:
Contribución de la IA a la productividad = Beneficio de productividad por tarea × Grado de exposición de la tarea × Velocidad de adopción
Desglosando en estos tres niveles, la contribución de la IA podría enfrentarse a las siguientes restricciones en el lado de la oferta:
Primero, la mejora de productividad o el ahorro de costos por tarea individual es limitado.
Los estudios microeconómicos muestran que la IA puede mejorar la eficiencia entre un 14% y un 50% en tareas como programación, servicio al cliente y creatividad publicitaria, pero la mejora de eficiencia no es significativa en tareas complejas que requieren razonamiento profundo y toma de decisiones integrales, e incluso puede reducir la eficiencia de trabajadores experimentados 8. Además, la investigación del Banco de Pagos Internacionales 9 muestra que, incluso si la IA logra ahorros de costos a nivel de tarea individual, para materializar los beneficios de productividad, las empresas deben realizar inversiones complementarias en adaptación de software, gestión de datos, capacitación de empleados y reestructuración de procesos. Si estas inversiones complementarias son insuficientes o costosas, el beneficio neto general real obtenido por la empresa podría ser mucho menor que el beneficio teórico a nivel de tarea.
Segundo, existe un límite estructural superior en el grado de exposición a la IA de las tareas microeconómicas.
Investigaciones de la OCDE 10 muestran que sectores de servicios intensivos en conocimiento como finanzas, tecnología de la información, edición de medios y servicios profesionales tienen un mayor grado de exposición a la IA y mejoras de productividad más evidentes; mientras que profesiones con mayor operación física e interacción interpersonal como agricultura, minería, construcción y restauración tienen un menor grado de exposición a la IA, por lo que es más difícil que se beneficien del progreso tecnológico de la IA. OpenAI 11 estima que, considerando solo los grandes modelos de lenguaje, aproximadamente el 19% de los trabajadores estadounidenses tienen más de la mitad de sus tareas laborales afectadas por la IA; si se consideran desarrollos de software complementarios (como agentes de IA, integración en software de oficina, etc.), esta proporción podría aumentar a alrededor del 46%, pero aún por debajo de la mitad. Con el avance de la tecnología de IA (especialmente el desarrollo de la inteligencia encarnada y la IA física), esta proporción podría aumentar continuamente, pero las tareas y sectores afectados por la IA seguirán teniendo un límite estructural superior durante un período considerablemente largo, lo que limitará la mejora de la productividad general por parte de la tecnología de IA.
Tercero, los cuellos de botella físicos y energéticos, y las fricciones regulatorias y éticas ralentizarán la velocidad de adopción de la tecnología de IA.
La difusión de la tecnología de IA depende en gran medida de la infraestructura, como la potencia computacional, la electricidad y los centros de datos. El aumento de la capacidad de producción de chips de computación, la expansión de las instalaciones de generación de energía y las redes eléctricas, la aprobación y construcción de centros de datos, todos tienen ciclos de varios años (o incluso más). Por lo tanto, incluso si las capacidades tecnológicas de la IA avanzan rápidamente, los cuellos de botella físicos y energéticos en su cadena de suministro podrían limitar su velocidad de adopción.
Además, dado que infraestructuras como los centros de datos de IA consumen grandes cantidades de energía, recursos hídricos y tierra, podrían provocar escasez de electricidad o agua en algunas regiones, o aumentos bruscos en los precios de la electricidad o el agua, desencadenando conflictos sociales. Esto podría obligar a los reguladores a restringir dichas inversiones, ralentizando así la implementación de la IA. Por ejemplo, el 14 de julio de este año, el estado de Nueva York anunció la suspensión de la emisión de permisos ambientales para nuevos centros de datos grandes (con un consumo de energía igual o superior a 50 megavatios), convirtiéndose en el primer estado de EE.UU. en implementar una moratoria para nuevos centros de datos a hiperescala, en respuesta a las preocupaciones sobre el impacto ambiental de los centros de datos y el aumento de los costos de los servicios públicos.
Además de los cuellos de botella físicos, en sectores de alto riesgo y baja tolerancia al error, como la salud, las finanzas, el derecho y la conducción autónoma, la comercialización de la IA podría enfrentar obstáculos prolongados como la aprobación regulatoria, la definición de responsabilidades y el establecimiento de mecanismos de seguro. Y estos son precisamente los sectores de servicios con un alto grado de exposición a la IA. Esto significa que los potenciales beneficios de productividad de la IA podrían no materializarse plenamente debido a las fricciones regulatorias y éticas.
Cuarto, el efecto del eslabón más débil y el efecto del costo de Ballmer restringen los beneficios de productividad.
El economista de la Universidad de Stanford, Charles Jones, propone la teoría del "eslabón más débil" 12, que sostiene que cuando un proceso productivo depende de múltiples eslabones complementarios, la producción total estará limitada por el eslabón más débil (el límite). Por lo tanto, el impacto final de la IA en el crecimiento económico estará limitado por aquellas tareas más difíciles de automatizar (como la operación física, el cuidado interpersonal, la experiencia real, etc.). En cuanto a la tecnología de IA, incluso si la IA pudiera automatizar el 90% de las tareas, el 10% restante no automatizado seguiría limitando el potencial de crecimiento económico, y solo cuando esos cuellos de botella también se automaticen, los beneficios de productividad de la IA podrán materializarse plenamente.
Según el modelo de Jones, suponiendo una elasticidad de sustitución entre tareas = 0.2 (es decir, las tareas son altamente complementarias, con baja sustituibilidad), entonces la ganancia económica por automatizar infinitamente una tarea específica está determinada por la proporción s de esa tarea en la economía: [1/(1-s)]^(1/4). Tomando el software como ejemplo, el gasto en software actualmente representa aproximadamente el 2% del PIB de EE.UU., por lo que incluso si la IA automatizara completamente la producción de software, solo impulsaría el crecimiento del PIB en 1 punto porcentual; si la IA automatizara el 50% de las tareas de la economía, el PIB solo crecería un 19% adicional (Figura 2). Esto significa que los beneficios económicos de la IA podrían retrasarse significativamente.
Figura 2. Grado de automatización y múltiplo de crecimiento económico. Fuente: Charles I. Jones. 'A.I. and Our Economic Future'. NBER Working Paper 34779, 2026.
Además, el premio Nobel de economía Philippe Aghion 13 señala que, incluso si la IA trae enormes mejoras de productividad en algunos sectores, el efecto del costo de Ballmer 14 hará que los precios relativos de los sectores difíciles de automatizar aumenten, suprimiendo así el crecimiento de la productividad general. Todos estos factores limitan la contribución de la IA a la productividad y el crecimiento económico, haciendo que sus beneficios reales estén muy por debajo de los teóricos.
Los pesimistas
El punto de vista pesimista proviene de dos líneas de pensamiento diferentes. Una es consistente con la lógica de los moderados, pero con supuestos más radicales sobre los cuellos de botella reales. Un representante de esta visión es el premio Nobel de economía Daron Acemoglu. En una serie de investigaciones 15, estima que la contribución de la IA a la productividad de EE.UU. en la próxima década será de menos del 1% acumulado (es decir, menos del 0.1% anual), principalmente porque supone que en los próximos 10 años solo el 4.6% de las tareas se verán afectadas por la IA (es decir, un grado de exposición extremadamente bajo), y que el uso de la IA en esas tareas ahorraría en promedio solo el 14% de los costos (es decir, un beneficio de productividad por tarea muy bajo) 16. Este supuesto conservador naturalmente conduce a una conclusión pesimista.
La otra línea de pensamiento incorpora la endogeneidad de la demanda en el análisis. Estos investigadores argumentan que el impacto de la IA en el crecimiento económico depende no solo del lado de la oferta (impacto en la productividad), sino también del lado de la demanda (impacto en el poder adquisitivo de los consumidores). Si la IA trae grandes mejoras de productividad y muchos trabajos se automatizan, los ingresos que antes fluían hacia los trabajadores se transferirían a las inversiones de capital relacionadas con la IA, provocando una disminución de la participación de los ingresos laborales. Por lo tanto, mientras la capacidad productiva se expande continuamente, si no se implementan políticas de redistribución de ingresos correspondientes, el aumento del desempleo y la disminución de los ingresos de los trabajadores erosionarán constantemente el poder adquisitivo de los consumidores. Las expectativas de crecimiento de ingresos y ganancias de las empresas también serán difíciles de mantener debido a la contracción de la demanda de consumo, y la voluntad de invertir en innovación y automatización se estancará, lo que finalmente llevará a una desaceleración o incluso estancamiento del crecimiento económico bajo la restricción de la demanda.
Por ejemplo, el Banco de Pagos Internacionales (BIS), en un estudio, construyó un escenario de "cuello de botella de demanda" 17, donde cada trabajador reemplazado también es un consumidor que desaparece. En este escenario, aunque la producción total aumenta a corto plazo, a medio y largo plazo, la tasa de crecimiento de la producción total podría desacelerarse debido a la caída de la participación de los ingresos laborales y la contracción de la demanda de consumo, incluso cayendo por debajo de la tendencia histórica. Acemoglu también advierte en su artículo mencionado anteriormente que la IA actual se diseña principalmente para reemplazar la mano de obra en lugar de aumentarla, y este modelo de desarrollo podría formar una "trampa de automatización excesiva", llevando a una disminución de la participación de los ingresos laborales 18.
La investigación del Centro de Investigación de Política Económica de Europa (CEPR) 19 muestra que, sin intervenciones oportunas y efectivas de política monetaria y fiscal, la tecnología de IA podría llevar a un fenómeno de alta productividad, alto desempleo y aumento de la desigualdad de ingresos, formando finalmente una trampa de demanda que restrinja el crecimiento económico sostenible. Este mecanismo se debe esencialmente a una "externalidad" de la demanda agregada; es decir, es racional que una empresa individual adopte la IA para reducir costos y mejorar la eficiencia, pero si todas las empresas la adoptan, podría dañar la demanda agregada debido al aumento del desempleo, afectando a su vez los ingresos y ganancias de las empresas de todos los sectores, e inhibiendo nuevamente la demanda de inversión. En este caso, la tasa real de crecimiento económico podría ser significativamente inferior a la tasa potencial, o incluso ocurrir una recesión.
Ese documento, calibrado con datos de EE.UU., supone que la participación de los ingresos laborales cae del 60% al 57%, y que la IA aumenta la producción potencial en un 10%. Los resultados de su simulación numérica muestran que, en un escenario de "no respuesta política", el PIB y el nivel de consumo total caerían aproximadamente un 7% respecto al nivel base, y la inversión también se estancaría debido a la debilidad de la demanda (Figura 3). Sin embargo, si se combina con herramientas fiscales como políticas monetarias expansivas y subsidios al empleo, se podrían reducir los costos laborales de las empresas y aumentar los ingresos de los trabajadores, logrando una "prosperidad de IA". El documento muestra que, sin una intervención activa de políticas macroeconómicas como la redistribución de ingresos, la disminución continua de los ingresos de los trabajadores llevaría a una contracción de la demanda agregada, formando así una importante restricción endógena en el lado de la demanda para la contribución de la IA al crecimiento económico.
Figura 3. Restricción de la externalidad de la demanda en el crecimiento económico. Fuente: Fornaro and Wolf, "Macroeconomic Policies for AI", CEPR Discussion Paper No. 21412. 2026.
Nuestro juicio
La razón por la que las conclusiones de las investigaciones anteriores difieren tanto radica principalmente en los diferentes supuestos sobre la velocidad del progreso tecnológico de la IA, la profundidad y amplitud de su aplicación, la velocidad de difusión, los cuellos de botella reales, la respuesta política y otros factores influyentes. Creemos que a corto plazo (próximos 1-2 años), la IA impulsará el crecimiento económico, pero la contribución principal probablemente provendrá del "impulso de la inversión" más que de los "beneficios de productividad". A largo plazo, la IA ciertamente tiene el potencial de traer importantes mejoras de productividad y prosperidad económica. Pero a medio plazo (3-5 años), el proceso hacia esa prosperidad a largo plazo probablemente no será suave.
Impacto a corto plazo
A corto plazo, la IA efectivamente promoverá el crecimiento económico, pero la contribución principal probablemente provendrá del "impulso de la inversión" más que de los "beneficios de productividad". Según los datos reales de los últimos 2-3 años, el gasto de capital en IA se ha convertido en un importante motor del crecimiento del PIB de EE.UU. En 2025, la contribución de la inversión relacionada con la IA (inversión en equipos y software de procesamiento de información) al PIB de EE.UU. aumentó a 0.8 puntos porcentuales, 0.7 puntos más que en 2023 (Figura 4). Se espera que esta tendencia continúe a corto plazo, impulsada por el boom de inversión en IA.
Figura 4. Contribución de la inversión relacionada con la IA al PIB de EE.UU. Fuente: Oficina de Análisis Económico de EE.UU. Nota: La inversión relacionada con la IA incluye inversión en equipos y software de procesamiento de información. Los datos son la contribución promedio de cuatro trimestres.
En los últimos 3 años, la productividad laboral en EE.UU. también se ha recuperado significativamente, pero es difícil atribuir esto completamente a la IA. Desde el primer trimestre de 2023, la tasa de crecimiento anualizada de la productividad laboral no agrícola de EE.UU. ha sido del 2.7%, significativamente más alta que el promedio de aproximadamente 1.5% entre 2007-22 y el promedio a largo plazo de 2.1% desde 1948 (Figura 5). Sin embargo, la razón de la recuperación de la productividad podría deberse en parte a cambios estructurales en el mercado laboral posteriores a la pandemia y a economías de escala derivadas del fuerte crecimiento de la demanda agregada, y es difícil atribuirlo claramente al impacto de la IA generativa.
Los datos de encuestas a nivel microempresarial también muestran que, al menos hasta ahora, la mejora de la productividad por parte de la IA es bastante limitada. Una encuesta conjunta del Banco de Inglaterra y la Reserva Federal de Atlanta, entre otras instituciones, a casi 6000 altos ejecutivos de empresas en EE.UU., Reino Unido, Alemania y Australia muestra 20 que casi el 90% de los ejecutivos cree que la IA no ha tenido un impacto material en la productividad de sus empresas en los últimos tres años. Un estudio del Banco de Pagos Internacionales sobre 12,000 empresas europeas entre 2019-24 21 encuentra que la productividad laboral de las empresas que adoptan la IA es un 4% más alta que la de las que no la adoptan. Si se extrapola a una velocidad de difusión tecnológica del 10%, su contribución anualizada a la productividad sería de aproximadamente 0.4 puntos porcentuales, en línea con las estimaciones moderadas.
Figura 5. Productividad laboral no agrícola de EE.UU. Fuente: Oficina de Estadísticas Laborales de EE.UU.
Estos hallazgos no son sorprendentes, ya que se ajustan al patrón histórico de que las Tecnologías de Propósito General a menudo atraviesan largos períodos de difusión. El economista de la Universidad de Stanford, Erik Brynjolfsson, resume este fenómeno como la "curva J de productividad" 22, donde las nuevas Tecnologías de Propósito General a menudo experimentan una fase inicial de descenso de la productividad, seguida de un aumento abrupto. En otras palabras, los beneficios económicos de la IA podrían retrasarse significativamente. Aunque a largo plazo, la tecnología de IA traerá importantes mejoras de productividad, al menos en los próximos 1-2 años (e incluso 3-5 años), este impacto debería ser bastante limitado.
No obstante, dado que la demanda de aplicaciones de grandes modelos aún se encuentra en una etapa de crecimiento exponencial (solo tomando como ejemplo la plataforma OpenRouter, su volumen semanal de uso de tokens ha aumentado más de 23 veces en el último año y medio), se puede afirmar con certeza que, al menos en los próximos 1-2 años, la demanda de inversión en la cadena de suministro de IA y en infraestructuras relacionadas continuará aumentando. Por lo tanto, a corto plazo, es difícil refutar el juicio de un alto crecimiento de la inversión en IA, y también es difícil confirmar las preocupaciones sobre una burbuja de inversión en IA. El impacto de la IA en el empleo también será relativamente limitado, y la IA será un importante motor de prosperidad económica y de los mercados financieros.
Impacto a medio plazo
A medio plazo, en los próximos 3-5 años, con el rápido progreso y la popularización de la tecnología de IA, la IA continuará aumentando la productividad y elevando la tasa de crecimiento económico. Sin embargo, como señalan los moderados y pesimistas, dado que la popularización de la tecnología de IA podría enfrentar cuellos de botella tanto en la oferta como en la demanda, su desarrollo futuro podría enfrentar tres trayectorias diferentes. Superficialmente, estas tres trayectorias corresponden a los tres puntos de vista anteriores, pero la lógica subyacente de su evolución no es exactamente la misma (Figura 6).
Figura 6. Tres trayectorias del impacto de la IA en el crecimiento económico y la productividad.
El punto de partida del análisis es el juicio sobre las perspectivas de crecimiento de la demanda de IA (o, dicho de otro modo, el juicio sobre la amplitud y profundidad futuras de las aplicaciones de IA). Si el crecimiento de la demanda de IA está muy por debajo de las expectativas, el impulso de la IA al crecimiento económico y la productividad también estará muy por debajo de las expectativas. Esta trayectoria corresponde al punto de vista pesimista mencionado anteriormente. Si la demanda futura de IA cumple o supera las expectativas, el impacto de la IA en el crecimiento económico dependerá de la fuerza de las diversas restricciones de cuellos de botella o del "efecto del eslabón más débil". Si los cuellos de botella son muchos, fuertes y difíciles de superar, el impulso de la IA al crecimiento económico y la productividad se verá muy inhibido. Este escenario corresponde también al punto de vista pesimista (como el de Acemoglu). Si los cuellos de botella son numerosos y fuertes, pero no insuperables, el impulso de la IA al crecimiento económico y la productividad se verá algo inhibido, pero el impacto será moderado. Esta trayectoria corresponde al punto de vista moderado de la corriente principal. Si los cuellos de botella son pocos y débiles, el impulso de la IA al crecimiento económico y la productividad será muy notable. Esta trayectoria corresponde al punto de vista optimista mencionado anteriormente.
Es necesario señalar que en nuestra clasificación utilizamos términos como optimista, moderado y pesimista, principalmente basándonos en consideraciones técnicas sobre la mejora de la productividad por parte de la IA. En la realidad, las repercusiones económicas, financieras y sociales correspondientes a estas tres trayectorias son bastante complejas, por lo que desde una perspectiva de bienestar social, esta clasificación tal vez no sea apropiada.
"Trayectoria optimista": La IA se difunde y populariza rápidamente
En esta trayectoria, en los próximos 3-5 años, la amplitud y profundidad de las aplicaciones de IA cumplen o superan las expectativas del mercado, y no existen cuellos de botella tecnológicos, físicos o institucionales evidentes en la investigación y desarrollo tecnológico de la IA, su implementación y popularización, ni en su cadena de suministro. El desarrollo de la IA avanza casi sin obstáculos, su impulso al crecimiento económico y la productividad alcanza o supera las predicciones de los optimistas (Tabla 1), las enormes inversiones en IA lograrán un rendimiento financiero considerable, los mercados financieros estarán en plena prosperidad y la economía se encaminará hacia una abundancia extrema (superabundancia).
En este camino, si el efecto de creación de empleo de la IA es mayor que su efecto de sustitución, los temidos reemplazos masivos de empleo no ocurrirán, y los trabajadores podrían incluso obtener más oportunidades laborales, logrando así una prosperidad económica y social compartida. Sin embargo, creemos que, a medio plazo, es más probable que el efecto de sustitución de empleo de la IA sea mayor que su efecto de creación. Si la popularización de la tecnología de IA avanza sin obstáculos, todos los sectores lograrán rápidamente la automatización, algunos sectores podrían sufrir un "ataque de dimensión reducida" por parte de la IA y colapsar por completo, provocando numerosas quiebras, cierres y despidos; incluso en sectores que no sufran un "ataque de dimensión reducida", la velocidad de sustitución de trabajadores por la IA probablemente superará la velocidad de creación de nuevos empleos, causando un aumento del desempleo. Si no se implementan oportunamente políticas de redistribución de ingresos correspondientes, la disminución continua de los ingresos de los trabajadores conducirá a una contracción de la demanda agregada (es decir, el escenario de "cuello de botella de demanda" construido por el BIS 23 o la "trampa de demanda" que preocupa al CEPR 24). Esto no solo podría convertirse en una restricción endógena en algún momento de la lógica anterior, sino que incluso podría desencadenar conflictos sociales más amplios. De hecho, incluso el profesor Korinek, representante de la "teoría de la singularidad", enumera este riesgo como uno de los grandes desafíos que podrían surgir tras alcanzar la AGI 26. Por lo tanto, en un sentido social, es difícil decir que esta sea una trayectoria "optimista".
"Trayectoria moderada": El desarrollo y popularización de la tecnología de IA encuentran cuellos de botella superables
En esta trayectoria, en los próximos 3-5 años, la amplitud y profundidad de las aplicaciones de IA cumplen o superan en general las expectativas, pero existen numerosos cuellos de botella tecnológicos, físicos e institucionales en la investigación y desarrollo tecnológico de la IA, su implementación y popularización, y su cadena de suministro. La buena noticia es que estos cuellos de botella no son insuperables, solo requieren tiempo y mayor inversión para ser eliminados gradualmente. En este proceso, la inversión en IA continuará proporcionando un fuerte apoyo al crecimiento económico, y la industria de la IA avanzará de manera tortuosa, superando continuamente los viejos cuellos de botella y encontrando nuevos.
En este camino, el impulso de la IA al crecimiento económico y la productividad es relativamente moderado, pero su impacto en diferentes sectores varía significativamente. En aquellos sectores que presentan o sufren cuellos de botella en la oferta (como las GPU, CPU, chips de memoria actuales, etc.), las empresas relacionadas disfrutan de un fuerte poder de fijación de precios, y los precios de sus productos aumentarán drásticamente debido a la escasez de suministro, impulsando un fuerte crecimiento de las ganancias y un rendimiento bursátil brillante. En aquellos sectores donde, tras años de inversión, los cuellos de botella de la oferta se han ido eliminando gradualmente, los precios de los productos relacionados disminuirán paulatinamente, los beneficios extraordinarios de las empresas se reducirán gradualmente hasta desaparecer, e incluso podrían aparecer pérdidas, los precios de las acciones relacionadas se ajustarán en consecuencia, y algunas acciones con valoraciones excesivas inevitablemente sufrirán fuertes caídas. Aunque los vaivenes en los mercados financieros son inevitables, los inversores, al perseguir continuamente nuevos sectores con cuellos de botella, cribarán y renovarán constantemente, y los mercados financieros mostrarán una clara característica de divergencia en K, y los rendimientos de los inversores también presentarán enormes diferencias.
En esta trayectoria, aunque no se producirá una sustitución de empleo total, rápida y masiva, la sustitución de empleo en algunos sectores aún podría tener un impacto significativo en la economía y los mercados financieros. Incluso si solo el 10% de los trabajos son reemplazados por la IA, la tasa de desempleo aumentaría aproximadamente 10 puntos porcentuales. Según la experiencia histórica, en situaciones donde la tasa de desempleo supera el 10%, incluso sin que surjan grandes conflictos sociales, es difícil imaginar que la macroeconomía y los mercados financieros aún puedan funcionar sin problemas.
Además, a medida que se resuelven los viejos cuellos de botella y surgen nuevos, algunos de estos podrían desencadenar conflictos sociales. Por ejemplo, si la gran demanda de electricidad o recursos hídricos de los grandes centros de datos provoca escasez de electricidad o agua en algunas regiones, o un aumento brusco en los precios de la electricidad o el agua, podría desencadenar conflictos sociales regionales.
Por lo tanto, en términos de estabilidad financiera y social, la trayectoria "moderada" tampoco es tan moderada.
"Trayectoria pesimista": La demanda de IA no cumple las expectativas o encuentra cuellos de botella duros
En esta trayectoria, en los próximos 3-5 años, la amplitud y profundidad de las aplicaciones de IA están por debajo de las expectativas, o aunque cumplan o superen las expectativas, enfrentan muchos y fuertes cuellos de botella que obstaculizan gravemente la popularización de la tecnología de IA, limitando en gran medida su impulso al crecimiento económico y la productividad.
Para los mercados financieros, dado que el actual boom de inversión en IA ya incorpora expectativas de crecimiento de la demanda bastante optimistas, si estas expectativas no se cumplen, la volatilidad en los mercados financieros será inevitable. Por ejemplo, las valoraciones combinadas de las dos principales empresas de grandes modelos de IA, OpenAI y Anthropic, ascienden a aproximadamente 1.8 billones de dólares, mientras que sus últimos ingresos anualizados para 2026 son solo de 25 mil millones 27 y 47 mil millones de dólares 27, respectivamente. Si la realidad final se acerca más a la "trayectoria pesimista" mencionada anteriormente, la comercialización de la tecnología de IA no cumplirá las expectativas, y las altas expectativas de retorno de la inversión en IA probablemente no se materializarán. Esto seguramente desencadenará ajustes de valoración y retiradas de inversiones. Las empresas que dependen de un alto apalancamiento enfrentarán riesgos de incumplimiento de deuda y quiebra, y podrían transmitir el riesgo a través de la cadena de financiamiento a áreas financieras más amplias, como bancos, compañías de seguros, fondos de crédito privado, etc., provocando una recesión económica o incluso turbulencias financieras. El Banco de Pagos Internacionales (BIS), en su Informe Económico Anual 2026, señala que la escala, velocidad y optimistas expectativas de beneficios de productividad del actual boom de inversión en IA son muy similares a los booms históricos de los canales, ferrocarriles, electrificación y la burbuja de Internet, y que estos booms finalmente terminaron en reversiones de inversión y recesiones económicas.
Aunque los ajustes en los mercados financieros son preocupantes, en esta "trayectoria pesimista", dado que la tasa de penetración de la tecnología de IA no cumple las expectativas, el efecto de sustitución de la mano de obra por parte de la IA también será limitado. Esto significa que la tecnología de IA no provocará un desempleo masivo, la participación de los ingresos laborales no disminuirá significativamente, y la sociedad y el gobierno tendrán más tiempo para adaptarse al impacto de la IA. Por lo tanto, desde una perspectiva de bienestar social, esta "trayectoria pesimista" es, en cambio, reconfortante.
Conclusión
Cualquiera de las tres trayectorias podría ocurrir, pero creemos que la "trayectoria moderada" es la más probable. Independientemente de la trayectoria, ninguna es un camino llano. La llamada "trayectoria optimista", desde un punto de vista técnico, es optimista, pero si no se implementan oportunamente reformas en la redistribución de ingresos, podría ampliar la brecha de riqueza e incluso provocar conflictos sociales, llevando a resultados socialmente pesimistas. Mientras que la "trayectoria pesimista" en términos técnicos podría mantener una estabilidad social más duradera, siendo más favorable para los trabajadores en general, y también proporcionando un período de amortiguación para la adaptación social. La "trayectoria moderada" es una vía intermedia, pero también conllevará desempleo localizado, una divergencia en K y desequilibrios estructurales en la economía y los mercados financieros, lo que para algunos grupos de trabajadores e inversores tampoco será tan moderado. Ante esto, los responsables políticos deben considerar la situación en su totalidad, equilibrar los intereses de todas las partes, monitorear de cerca el desarrollo de los acontecimientos, prepararse con antelación y responder a tiempo para asegurar un desarrollo económico y social sostenible.
Este artículo proviene del WeChat público "Tencent Research Institute" (ID: cyberlawrc), autores: Li Jialun, Sun Mingchun
