En medio del entusiasmo global por la inteligencia artificial, existe una paradoja evidente: hablamos mucho sobre su impacto, pero sabemos todavía relativamente poco sobre cómo se está utilizando realmente en las empresas y cuáles resultados está generando. La mayor parte del debate público se apoya en proyecciones, estudios de consultoría o casos emblemáticos, más que en evidencia empírica sistemática.
Por eso resulta especialmente relevante una investigación reciente titulada Firm Data on AI, publicada por el National Bureau of Economic Research (NBER). Se trata de un estudio académico riguroso que, a diferencia de muchos otros análisis, se basa en datos recogidos directamente de miles de empresas y ejecutivos. Este tipo de evidencia es todavía escasa, lo que convierte a este trabajo en una referencia importante para entender el verdadero estado de la inteligencia artificial en la economía global.
Una radiografía inédita del uso de la IA
El estudio se basa en encuestas a entre 5.000 y 6.000 ejecutivos —incluyendo CEO y CFO— en cuatro economías avanzadas: Estados Unidos, Reino Unido, Alemania y Australia. Al centrarse en quienes toman decisiones estratégicas dentro de las empresas, el análisis ofrece una perspectiva particularmente valiosa sobre la adopción real de la tecnología.
Lo que emerge no es una historia de disrupción inmediata, sino más bien un proceso gradual, desigual y todavía en construcción.
Cuatro países, cuatro realidades
Estados Unidos aparece como el caso más avanzado. La adopción de inteligencia artificial es elevada y, más importante aún, su uso es relativamente más intensivo. Las empresas no solo experimentan con la tecnología, sino que comienzan a integrarla en procesos clave. Aun así, incluso en este entorno más dinámico, el impacto en productividad sigue siendo más limitado de lo que el discurso dominante podría sugerir.
El Reino Unido muestra un patrón intermedio. La adopción es significativa, pero el uso tiende a concentrarse en aplicaciones específicas, más que en transformaciones profundas del modelo de negocio. Existe interés y capacidad, pero la integración aún no es generalizada.
Alemania presenta un perfil más cauteloso. A pesar de su fortaleza industrial, la adopción es más gradual y el uso más contenido. Las empresas parecen priorizar la precisión, la regulación y la integración cuidadosa sobre la velocidad, lo que se traduce en una implementación más lenta, pero potencialmente más estructurada.
Australia, por su parte, se sitúa en un punto intermedio entre el dinamismo anglosajón y la prudencia europea. La adopción es relativamente amplia, pero el uso efectivo todavía no alcanza niveles transformacionales. Se observa una fase clara de experimentación.
Una conclusión incómoda: el impacto aún es limitado
Quizás el hallazgo más relevante del estudio es que, a pesar del alto nivel de atención que recibe la inteligencia artificial, su impacto en productividad sigue siendo modesto en la actualidad. Los ejecutivos reportan usos relativamente limitados —en muchos casos apenas una o dos horas por semana—, lo que sugiere que la tecnología aún no ha penetrado plenamente en el núcleo de la actividad empresarial.
Sin embargo, al mismo tiempo, las propias empresas anticipan un aumento significativo en el impacto de la IA en los próximos años, a medida que su adopción se profundice y se integre de manera más estructural en los procesos productivos.
Esto no implica que la IA no vaya a transformar la economía, sino más bien que ese proceso tomará más tiempo del que muchos anticipan.
¿Dónde se ubica la República Dominicana?
Aunque el estudio del NBER no presenta una comparación detallada entre países, la evidencia disponible sugiere que, al aplicar estos resultados al contexto dominicano, es razonable concluir que el país se acerca más al perfil de Australia o incluso por debajo de este.
La adopción de tecnologías digitales ha avanzado en los últimos años, pero persisten limitaciones importantes en términos de capital humano, inversión tecnológica e integración de procesos. En muchos casos, el uso de inteligencia artificial se concentra en aplicaciones puntuales, sin llegar a transformar la estructura productiva.
Lecciones para la República Dominicana
La principal enseñanza del estudio es que la adopción tecnológica, por sí sola, no garantiza resultados. La inteligencia artificial no es una solución automática; su impacto depende de cómo se integra en los procesos productivos, de la calidad del capital humano y de la capacidad de las empresas para reorganizarse en torno a nuevas herramientas.
Esto implica que la prioridad no debería ser únicamente "usar IA", sino entender dónde puede generar valor real. En muchos casos, el retorno dependerá más de cambios organizacionales que de la tecnología en sí: el capital humano es determinante.
Además, el estudio sugiere que los procesos de transformación tecnológica son inherentemente graduales. Las expectativas de cambios inmediatos suelen ser poco realistas, especialmente en economías donde la base tecnológica aún está en desarrollo. Esto refuerza la importancia de invertir en educación, formación técnica y capacidades digitales, elementos sin los cuales la IA difícilmente tendrá un impacto significativo.
Finalmente, también hay que evitar expectativas irreales. El entusiasmo es necesario, pero debe ir acompañado de una visión estratégica. Sobreinvertir sin una clara propuesta de valor puede ser tan problemático como quedarse rezagado.
Reflexión final
La evidencia presentada por este estudio encaja con un patrón bien conocido en la historia económica: tendemos a sobreestimar los efectos de las nuevas tecnologías en el corto plazo, mientras subestimamos su impacto a largo plazo. Esto pasó, por ejemplo, con la invención del computador y de internet.
La inteligencia artificial parece seguir esa misma trayectoria.
Más que una revolución instantánea, estamos probablemente ante una transformación progresiva, cuyos efectos se irán acumulando con el tiempo. Para la República Dominicana, el desafío no es solo adoptar la tecnología, sino hacerlo con criterio, enfoque y una comprensión clara de sus verdaderos tiempos de maduración.
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