En los últimos tiempos, la **productividad laboral** se ha convertido en un tema candente, especialmente entre los políticos australianos. ¿Por qué? Porque actualmente, la tasa de crecimiento de la productividad en Australia está en su nivel más bajo en 60 años. Ante esta preocupante situación, el Primer Ministro Anthony Albanese ha convocado una mesa redonda sobre productividad para el próximo mes, justo cuando se publicará un informe provisional de la Comisión de Productividad que examina cinco pilares fundamentales de reforma. Entre estos, destaca el papel de los datos y las tecnologías digitales, incluyendo el uso de la **inteligencia artificial (IA)**.
El contexto actual de la productividad en Australia
La **productividad** se refiere a la cantidad de bienes y servicios que se pueden generar a partir de una cantidad determinada de insumos, como el trabajo y las materias primas. Este indicador es crucial, ya que un aumento en la productividad suele traducirse en un mejor nivel de vida. En las últimas tres décadas, el crecimiento de la productividad ha sido responsable del 80% del aumento de ingresos en Australia. Pero, ¿cómo podemos analizar la productividad? Desde diferentes ángulos: individual, organizacional y nacional.
La productividad individual se refiere a la eficiencia con la que una persona gestiona su tiempo y recursos para completar tareas. Por ejemplo, ¿cuántos correos electrónicos puedes responder en una hora? En cambio, la productividad organizacional evalúa cuán bien una empresa logra alcanzar sus objetivos, como la cantidad de investigaciones de alta calidad que produce un centro de investigación. Y finalmente, la productividad nacional mide la eficiencia económica de un país, a menudo representada por el **producto interno bruto (PIB)** por hora trabajada.
Inteligencia artificial: un arma de doble filo
Recientemente, se ha empezado a investigar la relación entre la **inteligencia artificial** y la productividad individual. Un estudio realizado en 2025, que involucró a 776 profesionales de productos en Procter & Gamble, demostró que aquellos que usaron IA tuvieron un rendimiento comparable al de un equipo de dos personas sin IA. Sin embargo, los resultados son mixtos. Un estudio anterior de 2023 con 750 consultores de Boston Consulting Group reveló que las tareas se completaban un 18% más rápido cuando se utilizaba IA generativa.
A pesar de estos hallazgos, la IA no siempre mejora la productividad. Una encuesta a 2,500 profesionales mostró que el uso de IA generativa incrementó la carga de trabajo para el 77% de los trabajadores, y el 47% admitió no saber cómo aprovechar sus beneficios. Entre las barreras, se encuentran la necesidad de verificar y corregir los resultados generados por la IA, así como la falta de capacitación adecuada. Un estudio reciente del CSIRO, que examinó el uso diario de Microsoft 365 Copilot por 300 empleados de una organización gubernamental, reveló que, aunque la mayoría reportó beneficios de productividad, un 30% no notó mejoras.
El futuro de la productividad en la era de la IA
La dificultad para atribuir cambios en la productividad a la introducción de la IA se debe a que las empresas son sensibles a muchos factores sociales y organizativos que podrían influir en los resultados. A pesar de ello, la **Organización para la Cooperación y el Desarrollo Económico (OCDE)** ha estimado que los beneficios de productividad de la IA tradicional, es decir, el aprendizaje automático aplicado a tareas específicas del sector, oscilan entre el 0% y el 11% a nivel organizacional. Un resumen de 2024 citó estudios independientes que mostraron aumentos en la productividad organizacional en Alemania, Italia y Taiwán, mientras que un análisis de 2022 de 300,000 empresas estadounidenses no encontró una correlación significativa entre la adopción de IA y la productividad.
A nivel nacional, la situación es aún más compleja. Aunque la IA no ha impactado significativamente la productividad nacional hasta ahora, se argumenta que los avances tecnológicos requieren tiempo para reflejarse en la productividad, ya que las empresas deben aprender a utilizar la tecnología y establecer la infraestructura necesaria. Pero, ¿realmente hay garantías de que esto suceda? Por ejemplo, aunque se acepta que Internet mejoró la productividad, los efectos de los teléfonos móviles y las redes sociales son más discutidos y varían entre diferentes industrias.
En resumen, la narrativa común sobre la IA y la productividad sugiere que la IA automatiza tareas mundanas, acelerando nuestro trabajo y dándonos más tiempo para actividades creativas. Sin embargo, esta visión es simplista. La realidad es que, mientras manejamos nuestras bandejas de entrada más rápidamente, también recibimos más correos, perpetuando un ciclo interminable. A veces, es necesario desacelerar para ser más productivos, un espacio donde la IA podría ofrecer oportunidades innovadoras. Imaginemos un futuro donde la IA no solo acelera tareas, sino que también nos ayuda a reflexionar y ser más creativos.
