¿Cuánto influye la inteligencia artificial en el crecimiento de la economía? La pregunta no tiene aún una respuesta a nivel global debido a que no existe una metodología común, pero algunos estudios apuntan a que comienza a ser relevante, aunque no tanto como se presumía. En EEUU, por ejemplo, si la IA fuera considerada una actividad económica singular como cualquier otra, su tamaño sería ya equivalente a unos 250.000 millones de dólares, por lo tanto, una cantidad muy parecida a lo que representa la industria aeronáutica que se dedica al transporte de pasajeros regulares. La causa de este avance, lógicamente, tiene que ver con las cuantiosas inversiones en su desarrollo, pero aquí nace otra pregunta. ¿Cuánto ha aportado la IA al crecimiento del Producto Interior Bruto (PIB)? Tampoco hay una respuesta clara. Básicamente, por una razón. Medir la productividad de la IA carece hoy de instrumentos válidos. Y a la vista de esta insuficiencia el resultado es que nadie se atreve a ofrecer cálculos precisos. Ni siquiera de forma aproximada con alguna evidencia científica. Esto es lo que piensan los autores de un artículo académico publicado por el Instituto Peterson de Economía Internacional (PIIE, por sus siglas en inglés). En lo que sí hay evidencias es que en EEUU la economía que se ha generado alrededor de la IA está creciendo de forma extraordinaria. En concreto, a un ritmo del 2.000% anual. Sin embargo, aclaran, “su impacto en el PIB nacional es mínimo”. No porque no exista ese impacto sino porque no se mide por ausencia de una metodología contrastada. Esta brecha en la medición, sostienen los autores del estudio, de no abordarse, “se convertirá en una brecha en las políticas públicas, ya que lo que no se puede medir no se puede controlar”. O expresado de otra forma, todo el mundo sabe que la economía crece más por el impacto de la IA, pero nadie sabe cuánto aporta realmente al crecimiento del PIB más allá de estimaciones con escaso fundamento. Ni siquiera los bancos centrales conocen su impacto en la inflación, lo que introduce mayor complejidad a la política monetaria. Cuentas satélite A la luz del estudio de Anton Korinek and Patrick McKelvey, que trabajan en Anthropic Institute y el Banco de Canadá, respectivamente, se estima que el gasto nominal en computación para IA creció más del 140% anual tanto en 2024 como en 2025, pese a lo cual su influencia en el PIB observado es irrelevante. Su propuesta pasa porque las agencias estadísticas y los responsables de la política económica de EEUU comiencen a recopilar mejores datos sobre la actividad mediante la creación de cuentas satélite que registren las actividades económicas relacionadas con la inteligencia artificial. Las cuentas satélites son una publicación de los institutos estadísticos oficiales que recogen en síntesis la actividad de un determinado sector, como el turismo, el deporte o la economía social. Para la elaboración de esa metodología común, asegura el estudio, sería necesaria la participación de la industria y de la academia, no solo del sector público. En su opinión, construir esta infraestructura de medición hoy, cuando el sector de la IA aún es pequeño en términos nominales, permitiría a los responsables políticos crear un sólido aparato estadístico para tomar decisiones bien fundamentadas sobre la economía vinculada a la inteligencia artificial, cuyo crecimiento es exponencial. Lo que han detectado los autores del estudio es que, al analizar las estadísticas nacionales convencionales, la revolución de la IA se registra únicamente como inversión inicial —un auge en la inversión de capital en centros de datos—, mientras que la actividad productiva que estos centros respaldan permanece prácticamente invisible. La prueba, aseguran, es que el crecimiento del PIB estadounidense sigue siendo moderado, las estadísticas de productividad apenas han aumentado y la desconexión entre los avances en las capacidades de la IA, ampliamente difundidos, y sus efectos macroeconómicos “se ha convertido en un motivo de desconcierto”. La explicación que encuentran es que la adopción de la IA lleva tiempo, y las amplias ganancias de productividad que los economistas asocian con las tecnologías suelen llegar años después de que la tecnología esté disponible. Encuentran una segunda explicación, complementaria en lugar de competitiva, que ha recibido mucha menos atención: las cuentas nacionales, tal como se elaboran actualmente, tienen dificultades para contemplar el sector de la IA. El problema de la visibilidad es estructural, aseguran, y lo achacan a que la arquitectura de la medición del PIB se desarrolló a mediados del siglo XX para hacer un seguimiento de una economía organizada en torno a las manufacturas. Esa arquitectura ha funcionado bien durante mucho tiempo y continúa haciéndolo para la mayor parte de la actividad económica, pero no para la IA Según sus datos, el gasto en computación para IA en EEUU, medido sobre la base de un alquiler imputado utilizando las tarifas vigentes de unidades de procesamiento gráfico (GPU), aumentó de 37.000 millones de dólares en 2023 a 90.000 millones de dólares en 2024 y 219.000 millones de dólares en 2025, con tasas de crecimiento anuales de aproximadamente el 145% en cada uno de los últimos dos años. Un insumo intermedio La pregunta que se hacen es cómo habría sido el crecimiento del PIB agregado de EEUU si la parte de la economía correspondiente a la IA se hubiera deflactado utilizando el índice de precios ajustado por calidad en lugar del deflactor convencional implícito en las estadísticas actuales. La respuesta que ofrecen es que el crecimiento del PIB real habría aumentado aproximadamente dos puntos porcentuales en 2024 y aproximadamente cuatro puntos porcentuales en 2025. Esas tasas serían el límite superior en lugar de una estimación puntual. Eso sí, consideran que la IA es un insumo intermedio, no un bien final. Según un reciente análisis del FMI, en los datos del PIB se sobrestima la contribución inmediata de la IA (al contabilizar los enormes desembolsos de capital) y a la vez se subestiman sus repercusiones económicas más amplias (al pasar por alto los efectos secundarios en la productividad). El trabajo hace mención a un estudio de la Oficina de Análisis Económico de EEUU que para el tercer trimestre de 2025 estimó que la inversión en equipos de procesamiento de información y programas informáticos aumentó un 16,5% con respecto al año anterior. “De no haber sido por la IA, el crecimiento del PIB habría sido notablemente más débil”, constata. El FMI recuerda que la historia enseña que los beneficios de las tecnologías de uso general se observan solo después de varios años de inversiones complementarias, sea en desarrollo de competencias, en prácticas de gestión o en adaptación institucional. El resultado es que debieron pasar décadas para que la difusión de la electricidad y la tecnología de la información llegaran a un grado tal que permitiera aumentar la productividad. La IA, como sostiene el FMI, se asemeja más a la electricidad —una tecnología fundamental que exige inversiones continuas en redes, hardware y activos complementarios— que a otras innovaciones recientes, como las redes sociales o el comercio digital, que se desarrollaron sobre la base de redes que ya existían. Para atender la demanda, a escala mundial los centros de datos podrían exigir un gasto de capital de nada menos que 6,7 billones de dólares hasta 2030, según algunas estimaciones. ¿Cuánto influye la inteligencia artificial en el crecimiento de la economía? La pregunta no tiene aún una respuesta a nivel global debido a que no existe una metodología común, pero algunos estudios apuntan a que comienza a ser relevante, aunque no tanto como se presumía. En EEUU, por ejemplo, si la IA fuera considerada una actividad económica singular como cualquier otra, su tamaño sería ya equivalente a unos 250.000 millones de dólares, por lo tanto, una cantidad muy parecida a lo que representa la industria aeronáutica que se dedica al transporte de pasajeros regulares.