Últimamente se ha hablado mucho, especialmente entre políticos, sobre la productividad. Y con razón: el crecimiento de la productividad laboral en Australia se encuentra en su nivel más bajo en 60 años.
Para abordar este problema, el primer ministro de Australia, Anthony Albanese, ha convocado una mesa redonda sobre productividad para el próximo mes. Esto coincidirá con la publicación de un informe provisional de la Comisión de Productividad, que analiza cinco pilares de reforma.
Uno de ellos es el papel de los datos y las tecnologías digitales, incluida la inteligencia artificial (IA).
Esta será una noticia alentadora para los sectores tecnológico y empresarial, que han promovido con entusiasmo los beneficios de la IA para la productividad. De hecho, el Consejo Empresarial de Australia afirmó el mes pasado que la IA representa la mayor oportunidad en una generación para mejorar la productividad.
¿Pero qué sabemos realmente sobre cómo la IA impacta la productividad?
¿Qué es la productividad?
En términos simples, la productividad es la cantidad de productos (bienes y servicios) que se pueden generar a partir de una cantidad determinada de insumos (como mano de obra y materias primas). Es importante porque una mayor productividad suele traducirse en un mejor nivel de vida.
De hecho, el crecimiento de la productividad ha representado el 80% del crecimiento de los ingresos en Australia durante las últimas tres décadas.
La productividad puede analizarse a nivel individual, organizacional o nacional. Tu productividad individual se refiere a cuán eficientemente gestionas tu tiempo y recursos para completar tareas. Por ejemplo, ¿cuántos correos electrónicos respondes en una hora? ¿Cuántos productos revisas en busca de defectos al día?
La productividad organizacional se refiere a qué tan eficaz es una organización en el cumplimiento de sus objetivos. Por ejemplo, en una organización de investigación, ¿Cuántos artículos científicos de alta calidad se producen?
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La productividad nacional es la eficiencia económica general de un país, normalmente medida como el PIB por hora trabajada. Es, en efecto, una agregación de las otras dos. Sin embargo, es notoriamente difícil rastrear cómo los cambios en la productividad individual u organizacional se reflejan en el PIB nacional por hora trabajada.
IA y productividad individual
Las investigaciones iniciales que exploran la relación entre IA y productividad individual arrojan resultados mixtos.
Un estudio de 2025 sobre IA y productividad incluyó a 776 profesionales de producto de la multinacional Procter & Gamble. El estudio demostró que quienes usaron IA rindieron tanto como un equipo de dos personas sin ella.
Un estudio similar en 2023 con 750 consultores de Boston Consulting Group reveló que las tareas se completaban un 18% más rápido con IA generativa.
Otro artículo de 2023 documentó el uso de un sistema de IA generativa por parte de 5 mil 200 agentes de atención al cliente en una empresa de software de la lista Fortune 500. Se observó un aumento del 14% en los problemas resueltos por hora, y en el caso de agentes con menos experiencia, la productividad aumentó un 35%.
Sin embargo, la IA no siempre mejora la productividad individual.
Una encuesta a 2 mil 500 profesionales reveló que el 77% sintió un aumento en su carga de trabajo al usar IA generativa, y el 47% dijo no saber cómo aprovecharla. Las principales barreras señaladas fueron la necesidad de verificar o corregir resultados, la falta de habilidades en IA y expectativas poco realistas sobre su capacidad.
Un estudio reciente del CSIRO examinó el uso diario de Microsoft 365 Copilot entre 300 empleados de una entidad gubernamental. Aunque la mayoría reportó mejoras, una proporción considerable (30%) no lo hizo. Incluso aquellos que sí mejoraron su productividad expresaron haber esperado beneficios mayores.
IA y productividad organizacional
Es difícil —si no imposible— atribuir los cambios en la productividad organizacional únicamente a la implementación de IA, ya que intervienen múltiples factores sociales y estructurales.
Aun así, la Organización para la Cooperación y el Desarrollo Económicos (OCDE) estima que los beneficios de la IA tradicional (como el aprendizaje automático aplicado a tareas específicas) oscilan entre 0% y 11% a nivel organizacional.
Un informe de 2024 cita estudios independientes que registran aumentos en la productividad gracias a la IA en Alemania, Italia y Taiwán.
Por el contrario, un análisis de 2022 sobre 300 mil empresas en EU no encontró una correlación significativa entre la adopción de IA y la productividad, aunque sí la halló en tecnologías como la robótica y la computación en la nube. Esto podría deberse a que la IA aún no ha tenido un impacto amplio, o a que es difícil aislar su efecto, ya que nunca se implementa por sí sola.
Además, el aumento de productividad que aporta la IA puede verse compensado por la mano de obra adicional que se requiere para entrenar u operar estos sistemas. Un ejemplo es la tecnología “Just Walk Out” de Amazon, lanzada públicamente en 2018 para automatizar las compras en tiendas.
Según informes, el sistema dependía de unos mil trabajadores en India para realizar tareas de control de calidad. Amazon ha calificado estos informes como “erróneos”.
En términos más generales, pensemos en los millones de personas que probablemente están involucradas en la tarea de etiquetar datos para entrenar modelos de IA.
IA y productividad en Australia
En el país australiano el panorama es aún más incierto.
Hasta ahora, la IA no ha tenido un impacto visible en la productividad nacional. Algunos argumentan que los avances tecnológicos requieren tiempo para traducirse en mejoras de productividad, ya que las empresas necesitan adaptarse, implementar infraestructura y capacitar a su personal.
Sin embargo, esto no es algo garantizado. Por ejemplo, aunque existe consenso en que internet mejoró la productividad, los efectos de los teléfonos móviles y las redes sociales son más debatidos. Sus beneficios son más notorios en algunos sectores, como el del entretenimiento, que en otros.
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La productividad no es solo hacer las cosas más rápido
La narrativa común sugiere que la IA mejora la productividad al automatizar tareas rutinarias, liberando tiempo para actividades creativas. Pero esta visión es simplista.
Que respondas tus correos electrónicos más rápido no significa que te sobre tiempo para ir a la playa. Cuantos más correos envíes, más recibirás. El ciclo no se detiene.
Más rápido no siempre es mejor. A veces necesitamos desacelerar para ser más productivos. Es en ese espacio donde nacen las grandes ideas.
Imaginemos un mundo en el que la IA no solo agilice tareas, sino que también nos ayude a frenar deliberadamente para pensar, crear e innovar. Esa es la verdadera oportunidad aún no explotada de la inteligencia artificial.
*Jon Whittle es Director de Data61, CSIRO.
Este artículo fue publicado originalmente en The Conversation
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