La inteligencia artificial (IA) está transformando rápidamente el mundo empresarial, aumentando la automatización de procesos y liberando a los empleados para tareas que requieren habilidades humanas. Sin embargo, medir su impacto real en la productividad sigue siendo un desafío importante. Las métricas tradicionales no capturan correctamente los beneficios de la IA, ya que solo se enfocan en aspectos concretos del proceso, sin considerar la productividad total de los factores.

El impacto de la IA no es inmediato ni uniforme
Aunque la IA puede aumentar la velocidad y el rendimiento en algunos sectores, su efecto no es uniforme. Un estudio de Harvard Business School reveló que la IA generativa puede aumentar la velocidad de ejecución en un 25% y el rendimiento individual en un 43%. Sin embargo, algunas industrias experimentan beneficios inmediatos, mientras que otras los verán a largo plazo.

La "curva J" de productividad
Erik Brynjolfsson, economista de Stanford, describe cómo las innovaciones tecnológicas suelen seguir un patrón conocido como la "curva J de productividad". Este modelo muestra que, al principio, las empresas que adoptan nuevas tecnologías experimentan una caída en su productividad, antes de alcanzar un aumento significativo a largo plazo. La IA generativa sigue este patrón, ya que muchas empresas deben adaptarse a nuevos procesos y capacitar a sus empleados antes de ver mejoras sustanciales.

La IA por sí sola no garantiza productividad
Un estudio de la Universidad de Pennsylvania y Harvard Business School encontró que, en algunos casos, usar herramientas de IA como ChatGPT no siempre mejora la productividad. De hecho, en ciertas tareas, los humanos sin IA resuelven problemas más rápidamente. Esto demuestra que la implementación de la IA por sí sola no asegura una mejora en la productividad.

El tiempo como nuevo indicador de productividad
El tiempo es un factor clave a la hora de medir la productividad. La automatización de tareas mediante IA puede mejorar la productividad en ciertos sectores, pero también puede afectar negativamente a otros. Por ejemplo, los quioscos de autopago en restaurantes fast food aumentan la productividad al eliminar la necesidad de cajeros, pero también consumen el tiempo de los clientes, lo que podría afectar la productividad de otras empresas que dependen del tiempo de sus empleados.

Menos es más: el verdadero potencial de la IA
En lugar de medir la productividad únicamente en términos de lo que se produce, la IA ofrece una oportunidad para cambiar la forma en que evaluamos el trabajo. En lugar de centrarnos en la cantidad de producto por hora, las nuevas métricas deberían considerar cómo los empleados usan su tiempo y cómo la automatización mejora la calidad y el valor del trabajo.

La clave del éxito en la implementación de la IA no está solo en hacer más, sino en hacer las cosas de manera más eficiente, liberando tiempo para tareas más valiosas y mejorando continuamente los productos y servicios ofrecidos.