El hallazgo surge de una nota de Apollo Global Management, la firma de capital privado que fue propietaria de TechCrunch. Torsten Slok, economista jefe de la compañía, analizó el rendimiento de las grandes empresas estadounidenses fuera del núcleo tecnológico.
Su foco fue el llamado S&P 493, el índice S&P 500 sin Alphabet, Amazon, Apple, Meta, Microsoft, Nvidia y Tesla. Allí, los márgenes de beneficio y los ingresos por empleado permanecen estancados, sin señales claras de una mejora causada por la IA.
La revelación es incómoda porque llega después de grandes inversiones y una expectativa casi automática: si la tecnología hace tareas más rápido, el negocio debería ganar más. Pero, hasta ahora, esa conexión no aparece en los números que revisó Slok.
El economista es categórico al describir el límite actual. La IA puede ser una gran calculadora, señala, pero la inteligencia que importa en una organización depende sobre todo del juicio.
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La analogía central se parece a la de una casa con una calculadora extremadamente veloz en la cocina. Puede sumar gastos, sugerir recetas y ordenar una lista de compras. Incluso puede avisar qué alimento falta antes de abrir la heladera.
Pero la calculadora no sabe quién debe asumir una deuda, qué discusión familiar conviene evitar ni cuándo una decisión barata puede salir cara. No conoce las promesas previas, el clima de confianza ni las reglas que nadie escribió, pero todos respetan.
Eso mismo ocurre en una empresa. La IA puede procesar datos, redactar borradores o clasificar documentos. La automatización, el uso de sistemas para ejecutar tareas repetitivas, puede ahorrar minutos y reducir errores en actividades concretas.
Sin embargo, decidir si un proveedor es confiable, cómo responder a un cliente molesto o qué riesgo reputacional aceptar exige contexto. Esas piezas clave incluyen responsabilidad, cultura, equidad y dilemas éticos, factores que no caben de forma simple en una tabla de cálculo.
También te puede interesar:La Justicia se Enfrenta a un Dilema con la IA: ¿Tus Conversaciones se Pueden Usar en Juicios?Slok también cuestiona una explicación frecuente: que las compañías ajenas a la tecnología solo necesitan más tiempo para ponerse al día. Para el economista, el problema puede ser más profundo que una adopción tardía.
El interruptor que aún no se activa
La oportunidad no desaparece, pero requiere mirar más allá del entusiasmo. Una inteligencia artificial cada vez más barata no garantiza por sí sola más ingresos ni márgenes superiores. Hace falta conectarla con procesos donde realmente exista un cuello de botella.
En una oficina, ese cableado puede estar en la atención al cliente, la detección de fraudes o la organización de inventario. Pero el sistema necesita supervisión humana para evitar respuestas equivocadas, decisiones injustas o daños a la confianza construida durante años.
Estudios recientes llegan a una conclusión similar: todavía no se registran aumentos significativos y extendidos de productividad. La productividad, la capacidad de producir más valor con los mismos recursos, sigue siendo el interruptor difícil de encender fuera de las grandes firmas tecnológicas.
La lección para las empresas no es apagar la IA, sino dejar de tratarla como una solución automática. Puede ser una herramienta útil en la mesa de trabajo, pero el juicio humano continúa siendo la mano que decide qué plano seguir y qué puerta no conviene abrir.
Directora de operaciones en GptZone. IT, especializada en inteligencia artificial. Me apasiona el desarrollo de soluciones tecnológicas y disfruto compartiendo mi conocimiento a través de contenido educativo. Desde GptZone, mi enfoque está en ayudar a empresas y profesionales a integrar la IA en sus procesos de forma accesible y práctica, siempre buscando simplificar lo complejo para que cualquiera pueda aprovechar el potencial de la tecnología.
