Forrester: la IA aún no mejora la productividad empresarial según datos
Hecho Qué ha ocurrido
El analista principal de Forrester JP Gownder afirma en una entrevista que, pese a la adopción generalizada de IA, los datos de productividad aún no muestran mejora. Gownder cita estadísticas del Bureau of Labor Statistics estadounidense que muestran que la productividad creció solo 1,5% entre 2007 y 2019, menos que en períodos anteriores. Su investigación estima que la IA podría desplazar el 6% de los empleos para 2030 (10,4 millones), pero señala que un estudio del MIT encontró que el 95% de los proyectos de IA generativa no arrojan beneficio tangible en la línea de resultados.
Resumen generado mediante IA a partir de The Register AI (original en inglés). Naturaleza de la información: análisis u opinión.
Análisis Por qué importa
Cuestiona la narrativa de transformación inmediata que rodea a la IA: si la productividad no sube, las inversiones empresariales en IA pueden no estar generando el ROI prometido. Además, advierte que los empleos desplazados por IA no reaparecerán, a diferencia de ciclos económicos anteriores, lo que tiene implicaciones estructurales para el mercado laboral.
- Quién se ve afectado
- Directivos de empresas grandes, responsables de inversión en IA y transformación digital, y trabajadores en ocupaciones susceptibles de automatización por RPA, BPA y robótica física.
- Qué puede cambiar
- Si la tesis de Gownder es correcta, la justificación de grandes inversiones en IA debe replantearse: no por razones de mejora de productividad inmediata, sino por preparación a largo plazo o presión competitiva. También subraya que la congelación de contrataciones en el sector tecnológico podría ser más una estrategia especulativa que un resultado real de automatización.
Análisis generado a partir de la información disponible; no procede de la fuente.
Predicción Qué observar a continuación
Monitores de productividad agregada en 2026-2027; cifras reales de adopción de IA y ROI en empresas Fortune 500; posible ajuste a la baja de expectativas de mercado si los datos de productividad no mejoran; evolución del desempleo estructural en ocupaciones de cuello blanco; si el outsourcing a economías con mano de obra más barata compite efectivamente con la automatización.
Recomendación Qué debería hacer una empresa
Las empresas deberían evaluar en los próximos 6-12 meses el ROI real de sus proyectos de IA generativa mediante métricas específicas (no solo expectativas), y considerar que la automatización de empleos es una decisión irreversible; no invertir basándose únicamente en FOMO competitivo, sino en casos de uso probados.
Recomendación generada por IA con la evidencia disponible; no es asesoramiento profesional.
Enviar esta noticia por correo
Fuente original: The Register AI. La referencia es siempre el artículo original.
Ver fuente original ↗RPABPArobóticaIA generativaagentes ForresterMIT automatizaciónempleoForresterproductividadROI
Tu opinión
0 comentarios
Relacionadas
Esprinet Ibérica apuesta por ser orquestador de ecosistema tecnológico y aplica IA internamente
El director general de Esprinet Ibérica, José María García, explica en una entrevista que la distribuidora pasa de ser un operador de disponibilidad, precio y…
Por qué importaPara un directivo del canal, el margen del producto aislado se reduce y la diferencia se traslada a integrar servicios, financiación y proyectos de…
La IA gana protagonismo en las Fashion Weeks como herramienta contra la sobreproducción
Según un análisis de la plataforma AIUTA, en las Fashion Weeks de 2026 el debate se centró en los sistemas tecnológicos que determinan el diseño, la producción…
Por qué importaPara marcas y distribuidores, la planificación de demanda y la reducción de stock son costes directos, y la IA aplicada a esas tareas tiene un…
La UE busca 240 especialistas en inteligencia artificial con contrato fijo en Bruselas, Luxemburgo o Estrasburgo
La Oficina Europea de Selección de Personal (EPSO) ha convocado una oposición para crear una lista de reserva de 240 especialistas en inteligencia artificial…
Por qué importaMuestra que las instituciones europeas buscan perfiles técnicos y de gobernanza para desplegar y supervisar IA, lo que puede influir en la demanda de…
OpenAI mantiene el despido de tres investigadores de seguridad tras una investigación interna
OpenAI defiende su decisión de despedir a tres investigadores de seguridad, Jasmine Wang, Tomek Korbak y Mikita Balesni, tras una investigación que, según la…
Por qué importaEl caso pone el foco en la tensión entre la gestión de información interna y la capacidad de los empleados para plantear preocupaciones de seguridad…