Cómo la IA puede levantar la productividad y el crecimiento — y qué debe hacer Latinoamérica para no quedarse atrás
Vivimos en un momento de bifurcación tecnológica: algunas economías avanzadas ya están registrando saltos en productividad gracias a la adopción de inteligencia artificial (IA), mientras que muchas otras se quedan observando. El artículo de Wharton “How AI Could Lift Productivity and GDP Growth” señala que, si se implementa con sabiduría, la IA no solo agiliza procesos, sino que puede redefinir cadenas productivas completas y aumentar el producto interno bruto de manera estructural.
Pero ese salto no es automático ni benigno: depende de las decisiones políticas, institucionales y del grado de preparación del país. América Latina, y en particular Centroamérica, tiene las condiciones naturales (recursos humanos, creatividad, capital humano emergente) pero debe cerrar brechas para que la IA no sea solo un anuncio espectacular, sino un motor real de crecimiento inclusivo.
Este artículo despliega tres vectores:
Qué promete la IA para productividad y PIB (basado en el marco Wharton).
Los retos invisibles que pueden frenar ese empuje.
Qué hoja de ruta estratégica podría adoptar un país como Costa Rica para que la IA impulse su economía con equidad.
1. La promesa de la IA: productividad, valor agregado y crecimiento
El núcleo del argumento del artículo Wharton es que la IA tiene tres palancas clave para transformar economías:
a) Automatización inteligente + aumento de eficiencia
No se trata solo de reemplazar tareas repetitivas: la IA permite que los recursos humanos (expertos, analistas, técnicos) jueguen en una liga superior. Herramientas de asistencia, análisis predictivo y optimización van liberando tiempo para tareas de mayor valor.
b) Innovación de productos y modelos
La IA abre puertas a productos inteligentes, personalizados y conectados. Imaginen bebidas inteligentes basadas en datos de consumo, agricultura de precisión que ajusta fertilización en tiempo real, servicios financieros diseñados al milímetro para microsegmentos. Esa nueva capa de valor puede transformar industrias completas.
c) Multiplicador macroeconómico
Cuando la IA escala, no solo mejora una empresa: se propaga en ecosistemas (proveedores, logística, servicios complementarios). El crecimiento puntual de productividad puede escalar hacia mejoras en el PIB, porque las ganancias se traducen en mayores ingresos fiscales, más inversión y expansión de mercado.
El artículo sugiere que, en economías maduras, la IA podría agregar hasta un 2 a 4% adicional anual de productividad si se combinan adopción tecnológica con reformas institucionales. Esa cifra puede significar la diferencia entre estancamiento y un crecimiento sostenido de 5–7% del PIB en décadas.
2. Los retos invisibles que bloquean la promesa
No es ilusión; son barreras estructurales. Estas son algunas de las trampas que muchos países ya enfrentan:
i) Capacidad organizacional débil
Un país puede tener ingenieros brillantes y empresas innovadoras, pero si sus instituciones no colaboran, si los silos de gobierno no dialogan con las empresas, y si las regulaciones son rígidas o arcaicas, gran parte del potencial queda encerrado.
ii) Desalineación del capital humano
La IA exige talento híbrido: personas con conocimiento técnico y criterio estratégico, ético y contextual. En muchos países latinoamericanos, el sistema educativo produce especialistas, pero no arquitectos de sistemas, ni traductores entre negocios y datos.
iii) Riesgos de concentración y desigualdad
Si la IA centraliza el valor en unas pocas empresas grandes, puede exacerbar monopolios y desigualdades territoriales. Los bolsillos de progreso pueden quedar donde ya hay recursos, dejando zonas marginales más rezagadas.
iv) Gobernanza, ética y responsabilidades
Cuando los modelos toman decisiones con impacto real (préstamos, salud, empleo), surge la pregunta: ¿quién responde cuando algo sale mal? Si no hay marcos legales claros, la IA puede producir daños invisibles (sesgos, exclusiones).
v) Ventana de ventaja estrecha
Las ventajas competitivas que se obtienen con IA pueden tener vida corta: otras empresas las replican, los costos bajan, la inteligencia se homologa. Si no se fortalece la diferenciación real (productos, modelos, intangibles), se diluye la ventaja.
Para no quedarse atrás, los países deben adelantarse a esos bloqueos y construir condiciones de absorción tecnológica. No basta con subsidios aislados: se necesita una estrategia sistémica.
3. Hoja de ruta estratégica para Costa Rica (y países latinoamericanos)
Partiendo de los retos anteriores, aquí tienen una hoja de ruta con ejes estratégicos para transformar la promesa de la IA en crecimiento real, justo y diferenciado:
Implementar esto no es rápido ni fácil. Pero países como Costa Rica pueden aprovechar su reputación de estabilidad, sostenibilidad y talento para acelerar la adopción, no desde copia, sino desde diferenciación.
Reflexión disruptiva: la IA como espejo de nuestra ambición
La IA no es solo una herramienta tecnológica; es un espejo que revela nuestras fortalezas y debilidades. Nos fuerza a responder preguntas: ¿qué modelo de desarrollo queremos? ¿Quién se queda fuera si no democratizamos el conocimiento? ¿Para qué queremos crecer si no generamos bienestar y dignidad?
Cuando un país adopta IA, no está participando solo en la carrera tecnológica: está definiendo su modelo de país para las próximas generaciones.
Para Costa Rica y América Latina, la invitación es clara: subirse a la ola de la IA no como espectadores, sino como arquitectos. No basta con atraer capital extranjero: hay que atraer capital inteligente, y para eso es necesario que la IA esté imbuida de propósito, justicia y creatividad latinoamericana.
Que cada línea de código, cada proyecto piloto, cada política pública sea un acto de luz, coherencia y visión. Y que el crecimiento que esta región alcance no sea solo numérico, sino humano, compartido y sostenible.
