Esta es una de las conclusiones del último informe mensual de CaixaBank Research y BPI. En él se pone de relieve que el escenario “más razonable” es uno de ganancias crecientes de productividad a medio plazo. Estas ganancias se producirían con mayor intensidad y velocidad en EEUU que en Europa, dada la mayor rapidez de adopción tecnológica y el protagonismo del sector tecnológico en el país norteamericano.

El análisis sobre productividad, elaborado por el economista Oriol Carreras Baquer y recogido por Servimedia, hace alusión a estudios que apuntan que un 20% de las tareas son susceptibles de ser automatizadas y que, de estas, solo un 23% será económicamente viable automatizar en los próximos diez años. Otros autores encuentran cifras más elevadas, con un 60% de tareas susceptibles de ser automatizadas por la IA y una viabilidad del 80% de los casos.

“Estos resultados no deben leerse como una estimación automática del impacto sobre toda la economía. Primero, porque se concentran en tareas específicas, y segundo, ya que suelen dejar fuera costes de implantación (formación, adaptación de procesos, cambios organizativos, fricciones legales o técnicas)”, explica el informe.

En este sentido, señala que las estimaciones actuales sobre el impacto de la IA muestran lo que la IA puede hacer en condiciones favorables, aunque no necesariamente lo que hará de inmediato a escala agregada. Aun así, indica que representan un suelo: “A medida que la tecnología avance, cabe esperar mejoras adicionales, y la evidencia disponible hasta el momento sugiere que el ritmo de mejora es elevado”.

No obstante, avisa de que hay “efectos adversos”, en tanto que la economía no siempre funciona como la suma de tareas aisladas. “Un ejemplo sencillo es el llamado efecto Baumol: si la productividad avanza mucho en unos sectores pero poco en otros, los salarios tienden a moverse de forma parecida entre sectores. Si no fuera así, los trabajadores acabarían moviéndose hacia donde se paga mejor. Para retenerlos, los sectores menos productivos tienen que subir salarios, aunque no produzcan más”.

Al hilo, subraya que el aumento de salarios en estos sectores se traduce en mayores precios y, por tanto, el peso de estos sectores sobre el gasto final aumenta y diluye el impacto del aumento de la productividad de los sectores más punteros. Simulaciones de la OCDE sugieren que este efecto podría restar alrededor de una sexta parte del aumento potencial del crecimiento de la productividad asociado a la IA”.

USOS NOCIVOS

Además, alerta de que la IA “puede tener usos nocivos —desinformación, manipulación, ciberataques o publicidad adictiva— que generan externalidades negativas. Si estos costes no se reflejan en las métricas estándar, las ganancias macro pueden sobreestimar los beneficios sociales”.

La desigualdad salarial tampoco sigue una dirección única. En concreto, el economista Oriol Carreras afirma que, a diferencia de otras olas tecnológicas, como la robótica, que afectaron de manera desproporcionada a determinados colectivos, la exposición a la IA parece relativamente extendida entre ocupaciones de distinto nivel de cualificación, lo que podría limitar el aumento de la desigualdad salarial.

El Fondo Monetario Internacional (FMI) matiza, no obstante, que los trabajadores con mayores ingresos son, por un lado, quienes tienen un mayor riesgo de que la IA sustituya su trabajo, pero, a la vez, quienes cuentan con mayor recorrido para beneficiarse de su complementariedad.

La institución simula tres escenarios y encuentra que el efecto de la IA sobre la desigualdad salarial depende de a quién ayude y a quién perjudique más: si domina la sustitución de tareas, la desigualdad podría reducirse (porque se verían más afectados los empleos mejor pagados). Si domina la complementariedad, la desigualdad tendería a aumentar (porque se refuerza más a los trabajadores con mayores cualificaciones). Y si la IA eleva la productividad agregada, los salarios pueden crecer para todos, pero más para quienes presentan mayores complementariedades con la IA, ampliando de nuevo las diferencias.

En suma, el estudio concluye que la IA será transformadora. “Su potencial para elevar la productividad es real, pero su despliegue será gradual. Primero predominará el ahorro de tiempo en tareas concretas. Los cambios de mayor calado llegarán después, cuando las empresas rediseñen procesos completos y cuando la IA contribuya a acelerar la generación de conocimiento y de nuevas ideas”, apuntala.

MENOS USO EN LAS MÁS PEQUEÑAS

Como parte del dossier, CaixaBank incluye otro artículo dedicado a la adopción de la IA en la empresa española e indica que las más pequeñas van más atrasadas. Con datos del Instituto Nacional de Estadística (INE), el 58,2% de las empresas de 250 o más trabajadores empleaban la IA en 2025, mientras que solo lo hacía el 13,4% de las de menos de diez trabajadores. No obstante, comparado con 2021, el crecimiento en cada caso es relevante, pues en estas últimas apenas un 3,5% usaba la IA y en las grandes era el 33,1%.

Sin embargo, las diferencias persisten por tamaño y, en las más grandes, la diferencia con 2021 es de 25 puntos porcentuales y en las microempresas es de 11 puntos. Si se realiza una media de todas las empresas, ponderando los tamaños para los que el INE no desglosa dato, en 2021 solo un 3,7% adoptó la IA y cuatro años después era el 13,8%.

Por sectores, según el estudio de CaixaBank, el año pasado la mayor adopción se dio en los de información y comunicaciones y TIC, con porcentajes en torno al 60%. En segundo lugar, se situaron los servicios intensivos en conocimiento, como las actividades profesionales y científicas (38,5%) y las actividades inmobiliarias (35%). El tercer puesto es para suministros básicos, hostelería y automoción y electrónica, con en torno al 26%. En el extremo opuesto, la construcción fue el que menos IA emplea, un 3,8%.

Sectores como la hostelería, el comercio y las actividades administrativas concentran la mayor parte de la adopción de la IA en procesos. En una posición intermedia aparecen sectores como el alimentario y el textil, las actividades profesionales y científicas o la construcción, con una adopción transicional en la que conviven el uso para procesos y el uso para permear decisiones operativas. Sectores como la información y las comunicaciones y el sector TIC muestran una adopción elevada tanto en procesos como en el núcleo productivo.

Según el análisis de CaixaBank Research, el principal bloqueo para aplicar la IA es por un problema de capacidades, seguido de barreras relacionadas con datos y gobernanza.

En comparación con otros países europeos, el nivel de adopción en España supera al de Portugal, Italia y Francia, pero no al de Alemania y Países Bajos, y se queda algo por debajo de la media de la eurozona.