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El "retardo" desde la innovación hasta la explosión de productividad: lecciones clave de la revolución de las tecnologías de la información y comunicación para la era de la IA

El "retardo" desde la innovación hasta la explosión de productividad: lecciones clave de la revolución de las tecnologías de la información y comunicación para la era de la IA

追风交易台追风交易台2026/07/02 04:19
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Por:追风交易台

Las mejoras en productividad impulsadas por la IA pueden ser reales, pero la velocidad con la que se reflejará en los datos macroeconómicos podría no coincidir con los plazos más optimistas del mercado. Según la experiencia de la revolución de las tecnologías de información y comunicación (ICT), suele haber una notable demora entre la comercialización, la expansión de inversiones y el estallido de la productividad.

Según Chasing Wind Trading Desk, Elsie Peng, del equipo de investigación económica de Estados Unidos de Goldman Sachs, escribió en un informe publicado el 1 de julio,“Esperamos que la IA impulse significativamente el crecimiento de la productividad en los próximos diez años”. Esta postura implica que la variable clave de la IA no solo es si puede mejorar la eficiencia, sino cuándo dicha mejora será reconocida por las estadísticas macroeconómicas.

La cuestión central está pasando de “¿la IA es útil?” a “¿cuándo la IA se convertirá en un crecimiento de la productividad observable?”. Hay bastante evidencia de mejoras en eficiencia a nivel empresarial y experimental, pero los datos macroeconómicos suelen reflejarse solo después de que las empresas reconstruyen procesos, capacitan empleados y ajustan estructuras organizativas.

La tecnología de información y comunicación, conocida como ICT, proporciona un importante punto de referencia. Las computadoras personales se comercializaron alrededor de 1981, y la inversión en ICT comenzó a aumentar a principios de los años 80, pero el verdadero acelerón de la productividad estadounidense llegó recién a finales de los 90, con un retraso de unos 15 años.La IA podría ser más rápida, pero no va a saltarse automáticamente la etapa de adaptación organizacional.


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La lección clave de la ICT: primero inversión, después productividad


A principios de los 80, la comercialización de las computadoras personales desató una ola de innovación en ICT. El número de patentes innovadoras por persona en ICT aumentó constantemente a finales de los 80 y principios de los 90, y la inversión en ICT también se incrementó significativamente desde los 80. Sectores como servicios profesionales, comercio mayorista, transporte y finanzas realizaron inversiones tempranas y grandes.

Pero la productividad no aumentó simultáneamente.

El análisis por panel sectorial muestra que cada aumento del 1% en la proporción de inversión en ICT sobre el stock de capital, contribuye negativamente de forma leve al crecimiento de la productividad en los primeros cuatro años. El impacto positivo recién se torna claro cerca del octavo año, alcanzando su máximo cerca del duodécimo año, alrededor de 0,6 puntos porcentuales.

Esto se denomina la “curva J” en la difusión de nuevas tecnologías:Las empresas invierten primero en equipos, ajustan procesos, soportan el costo de adaptación y recién luego pueden liberar eficiencia. Especialmente cuando la tecnología cambia el flujo de información, los métodos de decisión y la colaboración entre empleados, los datos estadísticos suelen reflejar primero los costos, y no el rendimiento.


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Tres factores que ralentizan: costo, efectos de red y capital intangible


La llegada tardía de la productividad en la ICT está ligada en primer lugar al costo. Los precios de semiconductores y equipos de comunicación se mantuvieron altos durante los 80 y solo empezaron a bajar de manera clara en los 90, tras la apertura del mercado impulsada por la competencia y cambios regulatorios. En 1996, la Ley de Telecomunicaciones de EE. UU. impulsó la competencia en el mercado de equipos de comunicación y el aumento de competidores en chips también presionó a la baja el costo de componentes clave.

El segundo factor es el efecto de red. Tecnologías como internet y la comunicación móvil tienen un valor limitado para el usuario individual hasta que la escala de usuarios supera un punto crítico. Solo tras traspasar ese umbral en la segunda mitad de los 90, la productividad comenzó a liberarse con mayor facilidad.

El capital intangible es aún más crucial. Las empresas deben rehacer procesos, volver a capacitar empleados, ajustar su estructura y construir sistemas de software y datos. El análisis indica quepor cada dólar invertido en hardware ICT, se requiere al menos 1,7 dólares adicionales en inversión intangible de apoyo. De esto, cerca de dos tercios van a software y bases de datos, y el resto a reorganización laboral.

Este punto es especialmente relevante para la IA.GPU, centros de datos y capacidades de modelos son fácilmente observables para el mercado, pero la reformulación organizacional es menos visible. La experiencia histórica muestra que esto último suele determinar cuándo la productividad realmente se refleja en las cuentas.


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La IA puede ser más rápida, pero no sin fricción


Comparado con la ICT, una diferencia clave en la IA es la curva de costos. El costo de uso de modelos de IA está cayendo mucho más rápido que el precio de las computadoras personales en su momento. Aunque algunos modelos estadounidenses líderes han subido sus precios para ampliar márgenes de ganancia, la presión competitiva y las caídas en los costos de cómputo pueden limitar el margen para seguir subiendo precios, y en conjunto la ruta de precios de los tokens es probable que se mantenga estable.

La IA depende menos de los efectos de red que las tecnologías de comunicación. El despliegue interno de herramientas de IA en las empresas no necesita esperar a que toda la industria o sociedad las adopte al mismo tiempo para lograr mejoras de eficiencia parcial.Esto le otorga a la IA la oportunidad de reflejarse antes que la ICT en los datos de productividad.

Pero aún existen variables lentas. Las empresas deben rehacer procesos de trabajo, capacitar empleados, reajustar distribución de puestos y estructura organizacional. La proporción de inversión en hardware relacionado con IA respecto al stock total de capital ya está creciendo más rápido que el ciclo de construcción de la ICT en su momento; sin embargo, la inversión en la reestructuración de procesos laborales, medida por la proporción de salarios de trabajadores participantes, parece actualmente ser más lenta.

Además, las estadísticas oficiales pueden subestimar la transformación organizacional en curso. Una encuesta empresarial de la Reserva Federal de Atlanta sugiere que el gasto en capital intangible relacionado con IA llegará a unos 280 mil millones de dólares en 2026.Estimaciones basadas en datos de empresas muestran que el costo laboral anual relacionado con la transformación IA en EE. UU. podría alcanzar 150 mil millones de dólares, y la inversión correspondiente a capital organizacional ligada al tiempo de ejecutivos sería de unos 40 mil millones de dólares por año.


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Las señales iniciales pueden provenir de cuatro tipos de industrias


Para buscar señales tempranas de productividad por IA a nivel macro, no debemos mirar solo toda la economía. Es mejor observar primero sectores con alta base digital, elevada exposición a IA y tareas laborales que son más fácil de automatizar o mejorar.

El informe presenta un marco con cuatro indicadores: exposición previa a IT, tasa de adopción de IA, exposición a IA y la intensidad de reorganización laboral desde 2022. Ordenados según este marco, los sectores destacados incluyen procesamiento de información y datos, servicios profesionales, industrias relacionadas a cine y sonido, seguros, intermediación crediticia y manufactura de computadoras y electrónica.

Entre ellos, procesamiento de información y datos tiene una puntuación promedio de 1.97, servicios profesionales 1.48, industrias de cine y sonido 1.21, seguros 1.09, intermediación crediticia 0.98 y manufactura de computadoras y electrónica 0.97.

Si se agrupa en categorías más amplias, los sectores a seguir de cerca son información, servicios profesionales, seguros y financiero. Estos sectores tienen mayor base digital y más tareas susceptibles de automatización o mejora por IA.

Pero es necesario tener cuidado al evaluar. Estos sectores potencialmente beneficiados ya venían mostrando mejor desempeño en productividad durante las últimas décadas. Si siguen superando, no se puede atribuir fácilmente a la IA. Más importante aún es observar si muestran una aceleración respecto a su propia tendencia histórica.


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El mercado debe enfocarse en tres líneas principales


La primera es el costo. Mientras el precio de uso de modelos y el costo de computación sigan descendiendo, la barrera de difusión de la IA podría ser menor que en la era ICT.

La segunda es el capital organizacional. Que las empresas realmente reconstruyan procesos, puestos y sistemas de datos es más importante que simplemente adquirir herramientas IA. La revolución ICT ya demostró que solo comprar equipos no basta para disparar la productividad.

La tercera es el punto de inflexión de productividad sectorial. Si información, servicios profesionales, seguros y financiero muestran mejoras de productividad superior a la tendencia histórica, serían la evidencia más temprana de IA en los datos macroeconómicos.

Sin embargo, los propios datos sectoriales sobre productividad se publican con retraso. Aunque la IA ya aporte beneficios a nivel micro, la confirmación en estadísticas macro puede demorar años. La mayor enseñanza de la revolución ICT para la era IA es: los avances tecnológicos pueden ser rápidos, la llegada de la productividad suele ser más lenta.

 

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