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Portada de «Inteligencia artificial y productividad», publicación 29 de Teorema

Publicación 29 · Colección Macroeconomía

Inteligencia artificial y productividad

Qué dice la evidencia, qué se estima y qué sigue abierto

La IA generativa mejora mucho algunas tareas en experimentos controlados, pero las estimaciones de su efecto sobre la productividad agregada van de unas centésimas a más de un punto anual y ninguna se ha contrastado todavía con datos. La guía explica la paradoja de Solow, la lección de la electricidad, la evidencia sobre empleo, la inversión en centros de datos y el calendario del Reglamento europeo de IA tras su modificación de julio de 2026.

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Avísame

Ficha técnica

Formato
Guía · PDF
Páginas
60
Edición
Octubre de 2026
Versión
1.0
Estado
Próximamente

Nivel. Intermedio

Requisitos. Ninguno. Ayuda haber leído «Inflación» (n.º 7) y «La burbuja puntocom» (n.º 26), pero no es imprescindible.

Actualizaciones. Materia viva: revisión trimestral o ante cualquier novedad relevante. Las nuevas ediciones de los doce meses siguientes a la compra se incluyen en tu biblioteca.

Al terminar sabrás

  • Qué es exactamente la productividad, cómo la miden la OCDE, Eurostat y la Oficina de Estadísticas Laborales de EE. UU., y por qué la productividad del trabajo y la productividad total de los factores no son lo mismo.
  • Qué dijo Robert Solow en 1987 sobre los ordenadores y la productividad, y cómo explicó Paul David el retraso con la historia de la electrificación.
  • Qué es una tecnología de propósito general y por qué sus beneficios tardan en aparecer en las estadísticas (la «curva en J»).
  • Qué miden de verdad los experimentos más citados sobre IA generativa (atención al cliente, redacción, consultoría, programación) y qué no permiten concluir.
  • Por qué las estimaciones del efecto de la IA sobre el PIB van de menos de una décima a más de un punto anual, y qué supuestos explican esa dispersión.
  • Qué se sabe a octubre de 2026 sobre empleo y salarios, inversión en centros de datos, consumo eléctrico y concentración del mercado.
  • Qué fija el Reglamento europeo de IA, cómo cambió su calendario el Reglamento (UE) 2026/1744 y dónde están Europa y España en adopción y productividad.

Qué no cubre

  • Recomendaciones de inversión ni valoraciones de empresas, acciones o fondos relacionados con la inteligencia artificial.
  • Una explicación técnica de cómo funcionan las redes neuronales o los modelos de lenguaje por dentro.
  • Un análisis jurídico completo del Reglamento de IA ni asesoramiento sobre su cumplimiento en un caso concreto.
  • Predicciones sobre cuándo llegará una «inteligencia artificial general» ni debates filosóficos sobre la conciencia de las máquinas.
  • El impacto de la IA en la defensa, la seguridad nacional o la desinformación, salvo menciones de contexto.

Índice

  1. 01Resumen ejecutivo
  2. 02Qué es la productividad y cómo se mide
  3. 03Por qué la productividad importa
  4. 04La paradoja de Solow
  5. 05La electricidad: cuarenta años desde la central hasta la fábrica
  6. 06Tecnologías de propósito general y la curva en J
  7. 07Qué es la IA generativa y cuánto se usa
  8. 08Evidencia experimental: qué pasa en la tarea
  9. 09De la tarea a la economía: estimaciones macroeconómicas
  10. 10Empleo y salarios
  11. 11Centros de datos, inversión y energía
  12. 12Concentración del mercado
  13. 13El Reglamento europeo de IA y su calendario
  14. 14Europa y España
  15. 15Qué vigilar en los próximos años
  16. 16Cronología
  17. 17Preguntas frecuentes
  18. 18Glosario

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Preguntas frecuentes

¿La IA ya ha aumentado la productividad de los países?

No hay ningún organismo estadístico que haya atribuido a la IA una parte cuantificada del crecimiento de la productividad agregada. Hay ganancias medidas en tareas concretas (capítulo 8) y un repunte de la productividad en EE. UU. desde 2020, pero sin causa demostrada (capítulo 2).

¿Qué es la paradoja de Solow?

La observación de Robert Solow, en 1987, de que la era del ordenador se veía en todas partes menos en las estadísticas de productividad. Hoy se usa para describir cualquier tecnología muy visible que no se refleja aún en los datos.

¿Cuánto podría aumentar la productividad por la IA?

Las estimaciones van de unas cinco centésimas de punto anuales (Acemoglu) a 1,5 puntos (Goldman Sachs, 2023), pasando por 0,25-0,6 puntos de PTF (OCDE). Son escenarios que dependen de supuestos sobre exposición, ahorro y adopción (capítulo 9).

¿Por qué los experimentos dan cifras tan altas y las estimaciones macro tan bajas?

Porque los experimentos miden tareas concretas, a menudo fáciles y bien definidas, y las estimaciones macro multiplican ese ahorro por la parte de la economía que realmente se verá afectada, que es mucho menor.

¿La IA va a destruir empleo?

A octubre de 2026 no se ha medido una pérdida de empleo generalizada. Hay pruebas de cambios en las tareas (Dinamarca) y de menos contratación de jóvenes en ocupaciones expuestas (EE. UU.), con advertencias de los propios autores sobre su carácter preliminar (capítulo 10).

¿Qué significa que un empleo esté «expuesto» a la IA?

Que una parte de sus tareas podría hacerla o apoyarla la IA. No significa que vaya a desaparecer: la exposición puede traducirse en sustitución o en complemento.

¿Cuánta electricidad consume la IA?

La AIE estima que los centros de datos, que incluyen la IA y otros servicios digitales, consumieron unos 415 TWh en 2024, el 1,5 % de la electricidad mundial, y proyecta unos 945 TWh en 2030 en su caso base.

¿Ha retrasado la UE el Reglamento de IA?

Parcialmente. El Reglamento (UE) 2026/1744 aplazó las obligaciones de los sistemas de alto riesgo al 2 de diciembre de 2027 (anexo III) y al 2 de agosto de 2028 (anexo I). Las prohibiciones y las obligaciones de los modelos de uso general se mantienen en vigor.

¿Cómo está España en IA?

En 2025, el 20,3 % de las empresas españolas de diez o más empleados usaba alguna tecnología de IA, frente al 20,0 % de la UE. Su productividad por hora, en cambio, crece mucho menos que la media europea.

¿Es la IA como la electricidad?

Comparte rasgos de tecnología de propósito general y la historia de la electricidad enseña que la reorganización de la producción tarda décadas. Pero la propia fuente de esa analogía, Paul David, advirtió de sus límites.

¿Hay una burbuja de inversión en IA?

Este documento no hace esa valoración. Describe que la inversión ha crecido muy deprisa y que su rentabilidad futura no está demostrada (capítulo 11). Ninguna información de esta publicación debe leerse como una opinión sobre la evolución de empresas o activos concretos.

Información actualizada a octubre de 2026. Fuentes consultadas entre el 5 y el 6 de octubre de 2026. Los datos más recientes que se citan son la estadística de productividad de EE. UU. del segundo trimestre de 2026 (BLS, 3 de septiembre de 2026), la productividad por hora de Eurostat (actualizada el 5 de octubre de 2026), el uso de IA en las empresas europeas en 2025 (Eurostat, 15 de junio de 2026), las cuentas anuales presentadas ante la SEC hasta julio de 2026 y el Reglamento (UE) 2026/1744, publicado el 24 de julio de 2026. Es una materia viva: estudios, cifras y calendarios cambian con frecuencia.

Teorema no tiene relación con la Comisión Europea, la OCDE, el FMI, la AIE, la AESIA ni con ninguna empresa o institución citada. Sus documentos se usan como fuentes públicas.

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