Durante los últimos años, el mundo ha sido testigo de una expansión sin precedentes en el uso y la inversión en inteligencia artificial, especialmente en los modelos generativos: se estima que las organizaciones a nivel global han invertido ya más de US$350 mil millones en infraestructura, software y talento relacionado con IA, mientras que las "Magnificent Seven" no solo ejecutaron más de US$350 mil millones en CAPEX durante 2024–2025, sino que han proyectado inversiones aún mayores para 2026 y los años siguientes, impulsadas por la necesidad de expandir masivamente sus data centers, aumentar su capacidad en la nube y sostener la demanda creciente de computación para IA.
La paradoja se refiere a la aparente contradicción entre la disponibilidad de tecnología avanzada y el lento crecimiento de la productividad agregada. Robert Solow, premio Nobel de Economía, lo expresó de manera célebre en 1987 cuando afirmó que “la era de los computadores está en todas partes, salvo en las estadísticas de productividad”. La frase sintetiza un fenómeno clave: la mera existencia de tecnología no se traduce automáticamente en valor económico. La productividad surge cuando las organizaciones logran transformar procesos, comportamientos, estructuras y decisiones en torno a esa tecnología; no simplemente cuando la adquieren.
Por qué surge la paradoja
Las causas detrás de esta paradoja son múltiples, pero todas apuntan a la misma idea: la tecnología avanza más rápido que la capacidad de las organizaciones para adaptarse. Muchas empresas tardan en cambiar su manera de trabajar, aun cuando adoptan nuevas herramientas. Ese desfase entre disponibilidad y uso efectivo reduce temporalmente el impacto.
También suele faltar una inversión complementaria en rediseño de procesos, formación, gobernanza y cultura digital, sin la cual la tecnología queda limitada a un rol superficial. Además, la productividad en sectores de servicios y conocimiento es difícil de medir, porque gran parte del valor se expresa en calidad, rapidez, precisión o anticipación, factores que las métricas tradicionales no capturan fácilmente.
A esto se suma el inevitable costo de transición: integrar una tecnología nueva suele generar, primero, ineficiencia, confusión y aprendizaje lento, antes de que aparezcan los beneficios esperados.
Lecciones del auge del internet
Lo interesante es que la paradoja de la productividad no es nueva. De hecho, la vivimos de manera intensa durante el auge del internet a finales de los años 90 y principios de los 2000. En aquel momento, millones de empresas se conectaron online, los inversionistas inflaron las valoraciones de las “dot-com” y la narrativa dominante afirmaba que el mundo estaba a punto de transformarse por completo.
Sin embargo, la productividad tardó años en reflejar ese potencial. Tras la explosión de la burbuja tecnológica en 2000–2001, solo sobrevivieron aquellas organizaciones capaces de convertir el internet en un motor real de valor, como Amazon, Google o eBay. La secuencia histórica es clara: primero llega el entusiasmo, luego la corrección y, finalmente, la verdadera transformación. La paradoja explica por qué la ola inicial de inversión no produce beneficios inmediatos.
La IA frente a un viejo problema
En este contexto, la inteligencia artificial está siguiendo un patrón muy similar. Aunque millones de personas ya usan IA para tareas diarias, la mayoría de las empresas todavía no ha rediseñado sus procesos en torno a esta tecnología. En muchos casos, la IA es empleada como un accesorio para actividades específicas —como redactar textos, resumir documentos o generar imágenes—, pero no está integrada en los flujos de trabajo estratégicos, las operaciones ni la toma de decisiones institucionales. Ese uso aislado limita el impacto y hace que la capacidad transformadora de la IA aún no se refleje plenamente en los indicadores macroeconómicos.
Las expectativas sociales alrededor de la IA avanzan más rápido que la realidad cotidiana de las empresas, lo que crea una tensión similar a la vivida en los años de la burbuja del internet.
Esta dinámica también influye en el debate sobre una supuesta burbuja de IA, especialmente alrededor de las acciones de las “Magnificent Seven”. Aunque algunos temen una sobrevaloración, la paradoja de la productividad muestra que las tecnologías transformadoras suelen tardar en generar valor económico visible, sin que eso signifique que carezcan de fundamento.
Conclusión
La paradoja de la productividad nos recuerda que la tecnología avanza con rapidez, pero la capacidad de las organizaciones para adaptarse lo hace mucho más lentamente. La inteligencia artificial no es una burbuja pasajera, sino una plataforma de transformación cuyo impacto pleno dependerá de nuestra habilidad para rediseñar procesos, desarrollar talento y adoptar nuevas formas de trabajo. Aquellas organizaciones que entiendan esta dinámica estarán mejor posicionadas para liderar la siguiente etapa de crecimiento económico y competitividad.
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