Una economista de Goldman Sachs ha analizado la historia de la adopción del ordenador personal y sugiere que la inteligencia artificial podría seguir un patrón similar, o incluso más lento, para mostrar sus beneficios tangibles en la productividad. Factores como la necesidad de una profunda reorganización de procesos y la resistencia de los empleados podrían alargar este periodo de adaptación y rendimiento.
Constantemente escuchamos que la inteligencia artificial (IA) reemplazará empleos, lo que podría generar un colapso en el mercado laboral. Aunque se espera un cambio significativo, incluso las predicciones más pesimistas han moderado sus expectativas sobre el impacto real en el empleo. Hace cuatro décadas, una situación similar ocurrió con la llegada del ordenador personal. Las oficinas se llenaron de ordenadores que podían hacer el trabajo de varios contables, pero las empresas no vieron beneficios en sus balances durante años. Según Fortune, una economista de Goldman Sachs ha revisado esta historia detalladamente y concluye que la IA podría demorar más que los ordenadores en comenzar a demostrar sus ventajas.
Elsie Peng, economista de Goldman Sachs, ha examinado lo que sucedió tras la introducción del PC en 1981. Los datos indican que durante los primeros cuatro años de implantación de los ordenadores, la productividad experimentó un ligero descenso. Posteriormente, se estancó por otros cuatro años. Solo al octavo año comenzaron a observarse los primeros signos de crecimiento en la productividad atribuibles al uso de estas nuevas tecnologías, alcanzando su punto máximo doce años después de su lanzamiento. Esta tendencia en la implementación de ordenadores en las empresas se conoce como curva en J, un patrón que ya habían experimentado otras tecnologías disruptivas en el mercado laboral, como la máquina de vapor y la electricidad. Si la IA es el "nuevo PC", esta curva situaría los primeros indicios de impacto alrededor de 2030, y su máximo rendimiento no llegaría hasta 2034.
Desde Goldman Sachs, se reconoce que gran parte del impacto actual de la IA aún no es perceptible en las cifras oficiales, a pesar de las cuantiosas inversiones que las empresas están realizando en sistemas de IA. En la década de los ochenta, con los PC, ocurrió lo mismo: los chips y el hardware eran costosos, y las aplicaciones que ofrecían un valor real, como internet, tardaron años en alcanzar una masa crítica de usuarios lo suficientemente grande como para generar un impacto en la productividad real. De hecho, según las investigaciones del experto de Stanford, Nick Bloom, el reciente aumento de la productividad registrado no se debería a la llegada de la IA, sino a la implementación masiva del teletrabajo tras la pandemia de Covid-19.
Según datos de Fortune del informe de Goldman Sachs, por cada dólar invertido en hardware en los años 90 por las empresas, se requirió un dólar con setenta centavos adicionales para un aspecto que no siempre se considera: el rediseño de la forma de trabajar de las personas. Es decir, no bastó con equipar las oficinas con ordenadores, sino que fue necesario rediseñar todos los procesos y capacitar a las plantillas para que la tecnología tuviera un impacto visible. Este gasto en reorganización no despegó hasta una década después de la llegada del PC a los despachos. Las empresas que transformaron su forma de trabajar fueron las que obtuvieron beneficios, no las que simplemente compraron el hardware antes.
La inversión en centros de datos para IA está creciendo a un ritmo más rápido que la inversión en PC en aquel entonces. Sin embargo, el gasto en reorganizar el trabajo con IA avanza más lentamente que en los noventa con los PC. Una encuesta del Banco de la Reserva Federal de Atlanta estimó un gasto intangible vinculado a la IA de unos 280.000 millones de dólares para 2026.
No obstante, la analista de Goldman Sachs señala una diferencia crucial entre el escenario de implantación de los ordenadores y el de la IA: los ordenadores no tuvieron a los trabajadores en contra. Esta situación podría retrasar aún más el pico de productividad esperado para 2034. La reorganización del trabajo no ocurre de forma automática, sino que depende de los empleados. Si una parte considerable de la plantilla se resiste, la implementación se complica. Un estudio de Writer y Workplace Intelligence, que encuestó a 2.400 trabajadores, reveló que el 29% de los empleados sabotea de alguna manera la estrategia de IA de su empresa. Entre los jóvenes, esta cifra asciende al 44%. Otra encuesta de WalkMe apunta en la misma dirección: el 54% de los trabajadores evitaron conscientemente el uso de herramientas de IA al menos una vez en los últimos 30 días, prefiriendo hacer el trabajo por sí mismos.
Investigadores de Harvard han denominado a este fenómeno tecnología autodisruptiva. Los empleados no rechazan la IA porque falle, sino porque sienten que amenaza su empleo. El estudio reveló que al menos el 30% de los proyectos de IA generativa serán abandonados debido a esta resistencia de los empleados.
