El vertiginoso aumento de las capacidades de la inteligencia artificial (IA) ha generado promesas de un rápido e inaudito crecimiento de la productividad. El extendido entusiasmo por la IA como motor del desarrollo económico ha surgido tras décadas de estancamiento económico. Mientras que en las economías de la Organización para la Cooperación y el Desarrollo Económicos (OCDE) la tasa de crecimiento de la productividad descendió del 2% anual, aproximadamente, entre las décadas de 1970 y 1990, al 1% en la década de 2000, en los países de América Latina y el Caribe (ALC) la baja productividad ha sido el principal factor detrás del escaso crecimiento económico. La literatura coincide en que la IA tiene el potencial de incrementar la productividad, aunque no existe consenso sobre los niveles en que esto podría suceder. Algunos estudios, como el de Acemoglu (2024), sostienen que las capacidades actuales de la IA solo generarán aumentos moderados de la productividad a nivel macro durante la próxima década. En contraste, Korinek y Suh plantean escenarios de crecimiento exponencial impulsados principalmente por los efectos de la IA en la innovación y el progreso tecnológico.
Los análisis académicos señalan dos canales principales a través de los cuales la IA puede influir en la productividad: el uso directo de la IA en la producción de bienes y servicios y su impacto en la innovación y la generación de ideas. Sin embargo, la evidencia sobre ambos efectos sigue siendo limitada. Esta escasez de datos se debe tanto a la reciente adopción de la IA como a la falta de información que permita caracterizar su implementación en las empresas, especialmente fuera de Estados Unidos. En este contexto, un reciente estudio aborda esta brecha mediante un análisis exhaustivo de diversos aspectos relacionados con la adopción de IA en empresas manufactureras de Colombia. Dicho estudio es pionero en describir cómo las empresas en un país de ALC adoptan la IA, además de caracterizar la tipología de las organizaciones adoptantes, las industrias a las que pertenecen y las regiones en las que operan. Sus resultados proporcionan evidencia empírica novedosa sobre la difusión de la IA en empresas de países de ingresos medios y contribuyen a reducir la brecha de conocimiento sobre las características de adopción de esta tecnología a nivel global.
En particular, el análisis aborda tres preguntas clave: i) ¿quiénes adoptan la IA en el sector manufacturero?, ii) ¿dónde se efectúa dicha adopción?, y iii) ¿cuáles son los factores asociados y determinantes de este fenómeno? Para responder a estas preguntas, los investigadores utilizaron datos del Departamento Administrativo Nacional de Estadística (DANE) de Colombia, integrando microdatos de tres relevamientos nacionales: la Encuesta Anual Manufacturera (EAM), la Encuesta de Desarrollo e Innovación Tecnológica (EDIT) y la Encuesta de Tecnologías de la Información y las Comunicaciones (ENTIC). Este trabajo generó una base de datos que incluye 12.765 empresas de la industria manufacturera y cubre el bienio 2019-2020. La industria manufacturera de Colombia ha disminuido progresivamente su participación en la economía, lo que muchos denominan un proceso de desindustrialización. Por ejemplo, en el período 2005-2016, la manufactura representaba el 9,3% del producto interno bruto (PIB), mientras que en el período 2016-2022 la cifra se redujo al 7%. Entre las posibles explicaciones de esta desaceleración destacan la pérdida de productividad del sector y la ausencia de políticas efectivas que fomenten su desarrollo. Comprender el papel de habilitadores de productividad, como la adopción de IA, resulta fundamental para la industria manufacturera en un país emergente como Colombia.
El estudio revela que en Colombia la tasa de adopción de IA en las empresas industriales es del 6,1%. De estas, un 2,2% desarrollan IA propia, mientras que el 4,4% adquieren aplicaciones desarrolladas por terceros. Los hallazgos muestran un conjunto de hechos estilizados que hasta el momento eran desconocidos sobre la adopción empresarial de IA en Colombia. Estos resultados son consistentes con los datos de países de ingresos más altos: i) una adopción heterogénea entre sectores y regiones, ii) una relación positiva entre el tamaño de la empresa y la adopción de IA, iii) un uso más sofisticado de IA en empresas más jóvenes, y iv) la coexistencia de la adopción de IA con activos intangibles complementarios, como capacidades gerenciales e innovadoras. Estos resultados amplían la comprensión sobre los factores determinantes de la adopción de IA en empresas de ALC y generan insumos valiosos para las políticas públicas orientadas a promover su difusión en el sector privado. Este análisis constituye la primera caracterización exhaustiva de la adopción empresarial de IA en un país de la región y contribuye a una literatura emergente que identifica los primeros hechos estilizados de la difusión de IA en empresas. Además, aporta al conocimiento sobre la adopción y apropiación de la IA como tecnología de propósito general.
A partir de esta investigación surgen nuevas preguntas relacionadas con el impacto de la IA en el desempeño empresarial, particularmente en países de ingresos medios. El resto del estudio se estructura de la siguiente manera: en la primera sección se revisan los hallazgos existentes sobre la caracterización de las empresas que adoptan IA; en la segunda sección se presentan la base de datos y las estadísticas descriptivas preliminares; en la tercera sección se abordan las preguntas de investigación; y, finalmente, en la cuarta sección se discuten los resultados y se identifican hechos estilizados. En los últimos años se ha observado un acelerado aumento en las capacidades de la IA, medido a través de diversos indicadores técnicos de desempeño. Este fenómeno ha generado tanto entusiasmo por su capacidad para impulsar el crecimiento económico como preocupación por su impacto en el empleo, dado que estas tecnologías emergentes pueden asumir muchas funciones humanas. La limitada evidencia empírica sobre la difusión de la IA en el ámbito empresarial podría atribuirse a una asincronía entre la rápida adopción de estas tecnologías y la capacidad de los organismos estadísticos para registrar el fenómeno, en parte debido a la pandemia de COVID-19.
Esta hipótesis se basa en dos observaciones. Primero, los indicadores proxy de adopción de IA en el ámbito empresarial –como las tendencias en el empleo relacionado con IA y los patrones de inversión corporativa en esta tecnología– sugieren que una integración significativa habría ocurrido entre 2017 y 2020. Segundo, la pandemia de COVID-19 afectó la capacidad de los sistemas estadísticos nacionales para realizar estudios de campo que midieran dicha adopción. De manera consistente con los resultados de economías de mayores ingresos, las empresas más grandes y aquellas con mayor disponibilidad de activos intangibles –como capital humano avanzado, capacidades gerenciales e innovación– presentan una mayor probabilidad de adoptar IA. Por otro lado, las empresas con capital extranjero y las más jóvenes tienden a desarrollar internamente aplicaciones de IA, lo que refleja ventajas organizacionales frente a la subcontratación.
Los factores determinantes de la adopción de IA identificados en este estudio son similares a los que impulsan la innovación en general en Colombia y otros países de ALC. Es probable que las mismas fallas de mercado que obstaculizan la actividad innovadora también afecten la adopción de IA, lo que sugiere que las políticas dirigidas a abordar estas fallas podrían ser efectivas para fomentar su adopción. Finalmente, esta investigación destaca la necesidad de nuevos estudios que exploren el impacto a largo plazo de la IA en la productividad, el crecimiento y el desempeño empresarial, así como las diferencias entre la IA desarrollada internamente y la subcontratada. También subraya la importancia de investigar los factores que influyen en el surgimiento de startups especializadas en IA y el retorno de la inversión en activos intangibles complementarios a esta tecnología.
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