La paradoja de una economía llena de IA

Carlos Andrés Suárez
La inteligencia artificial puede transformar la manera en la que trabajamos mucho antes de transformar la productividad de una economía. Esa es una de las paradojas de esta nueva ola tecnológica: mientras las capacidades y la adopción de la IA avanzan rápidamente, convertir ese progreso en crecimiento exige cambios más lentos en infraestructura, procesos, organizaciones y talento. Ese es uno de los planteamientos que exploramos en nuestro estudio The AI Economy: Interconnected Forces, Feedback Loops, and Speeds of Change. La investigación propone mirar la IA no como una tecnología aislada, sino como un sistema en el que interactúan infraestructura, instituciones, empresas, mercados y personas, todos avanzando a velocidades distintas. Cuando una parte se acelera más que las demás, aparecen nuevos cuellos de botella. No sería la primera vez. La electricidad, los computadores e internet tampoco produjeron todo su impacto económico apenas estuvieron disponibles. Fue necesario construir infraestructura, rediseñar procesos y desarrollar nuevas formas de operar. Las mayores ganancias de productividad llegaron cuando las organizaciones cambiaron alrededor de la tecnología, no simplemente cuando comenzaron a utilizarla. Con la IA, la diferencia de velocidades es marcada. La complejidad de las tareas que estos sistemas pueden realizar de manera confiable se ha venido duplicando cada cuatro meses desde 2023, mientras construir infraestructura o transformar una organización puede tomar años. La adopción empresarial muestra la misma brecha. En una encuesta de McKinsey realizada en 2026 a 1.719 personas de 97 países, cerca de nueve de cada diez señalaron que sus organizaciones ya utilizaban IA regularmente en al menos una función. Sin embargo, fuera del 6 % de organizaciones consideradas de alto desempeño en IA, solo alrededor de una cuarta parte había rediseñado sus flujos de trabajo alrededor de esta tecnología. Ahí está el punto económico central: usar IA no equivale automáticamente a generar productividad. Las mejoras en tareas individuales solo se traducen en ganancias más amplias cuando las empresas transforman procesos completos y esos cambios se extienden entre organizaciones e industrias. También están cambiando los cuellos de botella. Primero fueron los chips y la capacidad de cómputo. Después, la energía, las redes y los centros de datos. Hacia adelante, las restricciones podrían desplazarse hacia las aplicaciones, el talento y la capacidad de las organizaciones para adaptar su forma de trabajar. Para Colombia, la pregunta no debería ser solamente qué tan rápido adoptamos inteligencia artificial, sino qué tan rápido podemos convertir esa adopción en nuevas formas de producir, innovar y competir. La tecnología puede avanzar exponencialmente. La productividad no. La oportunidad económica estará en cerrar esa distancia.
Managing Partner Colombia en McKinsey & Company