Los datos revelan una verdad descorazonadora sobre el crecimiento actual. Ha habido un marcado descenso en la capacidad de las tradicionales palancas de producción –capital y trabajo- para impulsar el crecimiento económico.
Sin embargo, ésta es simplemente la visión que nos dan las cifras. La inteligencia artificial (IA) es un nuevo factor de producción y tiene el potencial de introducir nuevas fuentes de crecimiento, transformar cómo se realiza el trabajo y reforzar el papel de las personas para impulsar el crecimiento económico.
El estudio de Accenture sobre el impacto de la Inteligencia Artificial en 12 economías desarrolladas revela que la IA podría llegar a duplicar las tasas anuales de crecimiento económico en 2035, cambiando la naturaleza del trabajo y estableciendo una nueva relación entre el hombre y la máquina. Se prevé que el impacto de la IA en los negocios aumentará la productividad del trabajo hasta en un 40% y permitirá a las personas hacer un uso más eficiente de su tiempo.
Al actuar como un híbrido entre capital y trabajo, la IA ofrece la posibilidad de ampliar y trascender la capacidad actual de ambos factores para propulsar el crecimiento económico. Nuestra investigación revela oportunidades sin precedentes para la creación de valor.
Tasas de crecimiento anual en 2035 del valor añadido bruto (una aproximación del PIB), comparación del crecimiento de línea base en 2035 con un escenario donde la inteligencia artificial ha sido incorporada a la economía
Fuente: Accenture y Frontier Economics
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Línea Base |
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IA a ritmo constante |
Incremento porcentual de la productividad del trabajo con IA, en comparación con los niveles de productividad de referencia previstos para 2035
Fuente: Accenture y Frontier Economics
Preparar a la próxima generación para el futuro de AI—integrar la inteligencia humana con la inteligencia artificial para que puedan coexistir exitosamente, y reforzar el rol de la gente para generar conocimiento.
Fomentar la normativa impulsada por AI—actualizar y crear leyes flexibles y de auto-superación para cerrar la brecha que existe entre el ritmo del cambio tecnológico y el ritmo de la respuesta regulatoria.
Defender un código de ética para AI—los debates éticos deberían complementarse con estándares tangibles y mejores prácticas en el desarrollo y uso de máquinas inteligentes.
Abordar los efectos de la redistribución—los desarrolladores de políticas deberían destacar cómo AI puede producir beneficios tangibles y abordar en forma preventiva cualquier desventaja percibida de AI.