Durante buena parte del siglo pasado, una proporción mayor de la inversión productiva quedaba materializada en fábricas, carreteras, puertos, maquinaria y centrales eléctricas, activos que los sistemas contables podían identificar con relativa facilidad. El conocimiento siempre estuvo detrás de esa capacidad productiva, pero hoy una fracción creciente de la inversión se concentra en investigación, software, datos, diseño, marcas y capital organizacional, activos que las cuentas nacionales todavía captan de manera incompleta.
La Organización Mundial de la Propiedad Intelectual y la Luiss Business School estiman que la inversión en intangibles superó los diez billones de dólares en 2025 en 29 economías que representan cerca del 57% del PIB mundial. Entre 2008 y 2025 creció en términos reales a una tasa anual de 3,5%, unas 3,6 veces más rápido que la inversión tangible. El agregado combina años distintos para algunas economías, pero confirma un cambio en la composición de la inversión. República Dominicana no forma parte de esa base. La ONE produce estadísticas sobre I+D e innovación empresarial, pero esas mediciones parciales no equivalen a una estimación integrada y comparable del conjunto de activos que cubre Global INTAN-Invest.
Disponer de conocimiento y convertirlo en producción son problemas distintos. Cohen y Levinthal formularon hace décadas el concepto de capacidad de absorción para explicar por qué una organización aprovecha mejor el conocimiento externo cuando posee saberes previos, personal capaz de interpretarlo y condiciones para incorporarlo. La OCDE mantiene hoy una distinción semejante entre difusión del conocimiento y adopción tecnológica. Para la primera cuentan especialmente competencias y redes; para la segunda aparecen además preparación de datos, financiamiento y capacidades gerenciales. Una idea accesible puede circular ampliamente; la capacidad de utilizarla no se distribuye necesariamente de la misma manera.
La inteligencia artificial vuelve más visible esa diferencia porque permite buscar, clasificar y sintetizar grandes volúmenes de información a un costo antes difícil de alcanzar. Pero el universo procesable por una máquina no equivale al conocimiento existente. Hay publicaciones abiertas y contenidos sujetos a derechos, datos públicos y privados, conocimiento codificado y experiencia tácita. Incluso dentro de lo disponible varían la calidad, la representatividad y la posibilidad de comprobación. El acceso resuelve una barrera, no la cuestión de si aquello que se utiliza resulta adecuado para una decisión concreta.
La ciencia abierta ofrece antecedentes útiles. La UNESCO vincula la apertura con calidad, integridad, beneficio colectivo, equidad, transparencia, escrutinio y reproducibilidad. Eduardo Aguado López ha desplazado recientemente la discusión hacia la infraestructura que permite almacenar, identificar, ordenar y reutilizar conocimiento, y advierte que servidores, identificadores, sistemas editoriales, criterios de evaluación y corpus digitales forman parte de una disputa sobre propiedad y control. Abrir el conocimiento no equivale necesariamente a gobernar las condiciones de su circulación.
La circulación internacional tampoco debe confundirse con pérdida. De Souza y colaboradores estiman que un choque exógeno de I+D pública en Estados Unidos equivalente al 1% de su acervo federal elevó aproximadamente 1% la productividad total de los factores de 69 economías extranjeras después de doce años. Los efectos estuvieron asociados principalmente a investigación no militar y fueron mayores fuera de la OCDE. Los autores encuentran resultados compatibles con varios canales, entre ellos ciencia accesible, comercio incorporado en bienes de capital y salto tecnológico. Esto es, el conocimiento puede generar beneficios fuera del país que lo financia.
El Banco Mundial propone para los países en desarrollo una estrategia de adoptar, adaptar y avanzar. No exige reproducir los modelos más grandes, pero advierte que importar herramientas tampoco basta. Así, infraestructura, competencias, datos pertinentes, instituciones y capacidad de adaptación siguen siendo necesarios. El informe señala que los países de ingreso medio representaban la mitad del tráfico mundial de ChatGPT seis meses después de su lanzamiento. La velocidad del acceso es evidente; menos evidente es que la capacidad para aprovecharlo se distribuya con igual rapidez.
La República Dominicana ofrece una señal que merece atención, aunque no permita establecer causalidad. En el Índice Mundial de Innovación, el país pasó entre 2020 y 2025 del puesto 94 al 84 en insumos, mientras sus resultados pasaron del 85 al 102. Desde 2021 los resultados aparecen peor clasificados que los insumos y en 2025 la diferencia alcanzó dieciocho posiciones. El índice tiene limitaciones metodológicas, por lo que no identifica dónde está el cuello de botella. Sí plantea una pregunta difícil de eludir —por qué mejores posiciones relativas en condiciones para innovar no se han traducido en resultados igualmente favorables.
Parte de la respuesta podría encontrarse en el financiamiento, hipótesis que exige investigación nacional. Dell’Ariccia y colaboradores encontraron para Estados Unidos que el aumento de activos intangibles con menor valor como garantía estuvo asociado a una reducción del crédito comercial y a una reasignación bancaria hacia otros activos. Estimaron que el crecimiento del capital intangible desde mediados de los años ochenta explicaba alrededor del 30% de la caída secular de la participación del crédito comercial. El resultado pertenece a otro sistema financiero, pero sugiere una pregunta pertinente allí donde el crédito descansa fuertemente sobre garantías físicas.
Aun cuando el conocimiento consiga financiarse y elevar la productividad, queda pendiente quién recibe su rendimiento. Una innovación puede traducirse en salarios, utilidades, menores precios, rentas financieras o impuestos en proporciones diferentes. Esa distribución no la decide la tecnología. Depende también de competencia, propiedad, instituciones laborales y política fiscal. El Fondo Monetario Internacional ha señalado que protección social, tributación, educación y formación pueden modificar la distribución de las ganancias asociadas a la inteligencia artificial.
De igual modo, el PNUD ha propuesto evaluar la inteligencia artificial no solo por lo que puede hacer, sino por las posibilidades que amplía para las personas. Una economía puede aumentar su producto sin mejorar en igual proporción salud, educación, seguridad económica o capacidad de elección. Otra puede transformar ganancias productivas más modestas en capacidades colectivas duraderas. Crecimiento y desarrollo están relacionados, pero no son equivalentes.
Para 2026–2035, la pregunta será comprobar si la reducción de algunos costos de acceso y procesamiento del conocimiento viene acompañada de una disminución semejante en las diferencias para verificarlo, adaptarlo, financiarlo y convertirlo en producción. La evidencia disponible no permite anticipar la respuesta. Sabemos que el conocimiento puede difundirse y generar productividad fuera de su origen; sabemos también que capital humano, infraestructura, financiamiento y capacidad organizacional permanecen distribuidos de manera desigual. Para la República Dominicana, la investigación empieza por tareas concretas —medir mejor la inversión intangible, explicar la distancia entre insumos y resultados de innovación y determinar qué papel desempeñan el financiamiento, las competencias y las instituciones. Quizá esa sea la diferencia que importe en 2035 —no solo quién tuvo acceso al conocimiento, sino qué sociedades consiguieron transformarlo en capacidad duradera para su gente.
Referencias
Aguado López, E. (2026). El costo del conocimiento: La factura que nadie ha saldado. Sistema de Información Científica Redalyc, Universidad Autónoma del Estado de México.
Brollo, F., Dabla-Norris, E., de Mooij, R., Garcia-Macia, D., Hanappi, T., Liu, L., & Nguyen, A. D. M. (2024). Broadening the gains from generative AI: The role of fiscal policies (IMF Staff Discussion Note No. SDN/2024/002). International Monetary Fund. https://doi.org/10.5089/9798400277177.006
Cohen, W. M., & Levinthal, D. A. (1990). Absorptive capacity: A new perspective on learning and innovation. Administrative Science Quarterly, 35(1), 128–152. https://doi.org/10.2307/2393553
Dell’Ariccia, G., Kadyrzhanova, D., Minoiu, C., & Ratnovski, L. (2021). Bank lending in the knowledge economy. The Review of Financial Studies, 34(10), 5036–5076. https://doi.org/10.1093/rfs/hhaa144
De Souza, G., Fieldhouse, A. J., Mertens, K., Nath, I. B., & Ramey, V. A. (2026). The effects of U.S. public R&D on global growth (NBER Working Paper No. 35517). National Bureau of Economic Research. https://doi.org/10.3386/w35517
UNESCO. (2021). UNESCO recommendation on open science. UNESCO. https://doi.org/10.54677/MNMH8546
United Nations Development Programme. (2025). Human development report 2025: A matter of choice: People and possibilities in the age of AI. UNDP. https://hdr.undp.org/content/human-development-report-2025
World Bank. (2026). World development report 2026: The promise of artificial intelligence. World Bank. https://www.worldbank.org/en/publication/wdr2026
World Intellectual Property Organization. (2025). Dominican Republic ranking in the Global Innovation Index 2025 [Perfil de país]. WIPO. https://www.wipo.int/edocs/gii-ranking/2025/do.pdf
World Intellectual Property Organization, & Luiss Business School. (2026). World intangible investment highlights 2026: Better data for better business and policy. WIPO. https://www.wipo.int/publications/en/details.jsp?id=4860
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