Paradoja de la productividad y curva J

Mientras invertimos cantidades récord en IA, las estadísticas de productividad permanecen planas. ¿Dónde quedó enterrado el retorno?

Desde el inicio del boom de la IA generativa, la inversión global en infraestructura ha superado el billón de dólares ¹. Goldman Sachs proyecta que esta tecnología inyectará 7 billones al PIB global ². Y sin embargo, la productividad permanece plana: el crecimiento de la productividad en el G7 promedia un anémico 1.4% anual, idéntico a la década anterior ³.

Esta paradoja es técnicamente desconcertante pero históricamente predecible. Porque ya ocurrió antes. En 1900, las fábricas comenzaron a electrificarse. Se instalaron grandes motores eléctricos para reemplazar los motores de vapor centrales. Mantuvieron el mismo diseño: un eje de transmisión que conectaba todas las máquinas mediante correas. El resultado fue decepcionante. Los costos bajaron ligeramente, pero la productividad no se movió.

Tuvieron que pasar 40 años para que comprendiéramos lo que la electricidad realmente permitía: eliminar el eje central y poner un motor pequeño en cada máquina individual. Esto no era una mejora incremental: era un rediseño radical que permitió reorganizar la fábrica. Y fue ese rediseño, no la electricidad per se, lo que disparó la productividad en la década de 1920.

Hoy repetimos el error. Usamos IA para escribir emails más rápido, no para eliminar la necesidad del email. Para programar con mayor velocidad, no para redefinir qué construimos. Para responder chats de soporte técnico en la mitad de tiempo, no para que el producto no requiera soporte. Estamos en 1900, no en 1920. Y nos preguntamos por qué los números no se mueven.

La teoría de la «Curva J de la Productividad» ⁴ explica el fenómeno a la perfección: las tecnologías de propósito general requieren inversión intangible masiva (reentrenamiento, rediseño de procesos, reestructuración organizacional) que la contabilidad registra como gasto corriente, no como activo. Durante esta fase, la productividad se estanca o cae. Solo cuando estas inversiones invisibles maduran, la curva asciende bruscamente. Para la IA, McKinsey estima que ese punto de despegue empezará a materializarse hacia 2028 ⁵.

Ese horizonte temporal solo traerá valor para organizaciones capaces de distinguir entre dos tipos de inversión. Una consiste en comprar tecnología para hacer lo mismo, solo que más rápido. La otra exige admitir que los procesos actuales fueron diseñados para resolver problemas de otra época, y que optimizarlos es la forma más costosa de perpetuar la mediocridad. Las empresas que capturen ganancias exponenciales no serán las que inviertan más billones en GPUs. Serán las que tengan el coraje de preguntarse qué eliminar antes de automatizar. Dentro de 5 años, cuando la productividad finalmente despegue, la brecha entre ambos grupos no será incremental. Será insalvable. Y para entonces, ya no habrá presupuesto suficiente para cerrarla.