La nueva frontera de la productividad: lo que el estudio de Wharton revela sobre la adopción global de la Inteligencia Artificial

De la fascinación al rendimiento medible

En apenas tres años, la Inteligencia Artificial generativa (IAg) ha pasado de ser un experimento de laboratorio a convertirse en una práctica cotidiana en las empresas líderes. Según el estudio Accountable Acceleration realizado por Wharton Human-AI Research y GBK Collective (2025), un 82% de los ejecutivos utiliza herramientas de IA al menos una vez por semana y un 46% lo hace a diario, casi el doble que en 2024.

El salto no es solo cuantitativo: refleja una transformación cultural. Lo que comenzó como curiosidad y prueba se ha convertido en integración estructural. El 72% de las empresas ya mide el retorno de inversión (ROI) de la IA, y tres de cada cuatro reportan resultados positivos en productividad y eficiencia. 

Los sectores más avanzados son tecnología, telecomunicaciones, banca y servicios profesionales, con niveles de adopción superiores al 90%. En contraste, retail y manufactura se mantienen rezagados, atrapados aún en procesos físicos y rigideces laborales.

Los líderes empresariales visualizan el 2026 como el punto de inflexión: el año en que la IA dejará de ser un experimento medible para convertirse en infraestructura operativa. El 88% prevé aumentar su presupuesto en IA en los próximos 12 meses, y el 62% planea crecerlo más de 10% anual, con un tercio de esos fondos destinados a I+D interno para desarrollar capacidades propias. Sin embargo, Wharton subraya un punto esencial: el factor humano es el nuevo cuello de botella. Aunque el 89% de los líderes considera que la IA mejora las habilidades del personal, el 43% advierte que podría provocar deterioro en competencias básicas si no se acompaña de una estrategia de entrenamiento sostenido.

De la adopción empresarial al desafío público: una mirada desde América Latina

El informe de Wharton ofrece lecciones valiosas para América Latina, donde la brecha digital y la falta de políticas públicas integrales amenazan con reproducir una asimetría cognitiva: países y empresas con acceso a la IA avanzarán exponencialmente, mientras otros quedarán atrapados en tareas rutinarias.

1. Las cifras detrás del cambio estructural

En las economías avanzadas, la inversión promedio por empresa en IA supera los 5 millones de dólares anuales, y las grandes corporaciones (Tier 1, con ingresos mayores a 2.000 millones) ya destinan más de 20 millones. Un 30% del presupuesto tecnológico de las empresas líderes se dirige a investigación y desarrollo interno, una señal clara de que la ventaja competitiva ya no está en adoptar herramientas, sino en crear ecosistemas propios de innovación.

En contraste, en América Latina, el gasto empresarial en IA aún representa menos del 0,1% del PIB, y la inversión pública en I+D no supera el 0,5% del PIB en la mayoría de los países. Esto significa que mientras el mundo industrializado avanza hacia una economía del conocimiento autogenerativa, nuestra región sigue anclada en el modelo de servicios tradicionales y manufactura intermedia.

2. Políticas públicas para un salto cualitativo

Para cerrar esta brecha, se requiere una estrategia de política pública integral, que combine incentivos, educación y ética digital. A partir de los hallazgos de Wharton, propongo cinco líneas estratégicas:

1. Política fiscal inteligente para la IA.
   Establecer incentivos tributarios diferenciados para empresas que inviertan en I+D, formación digital o integración ética de IA. Panamá, Costa Rica y Chile podrían crear regímenes tipo “EMMA cognitivo” que promuevan la creación de centros de excelencia digital y exportación de algoritmos como servicios.

2. Infraestructura de datos soberana.
   Las democracias latinoamericanas deben invertir en nubes públicas seguras, interoperables y con estándares éticos. No se trata de competir con Amazon o Google, sino de garantizar que los datos locales alimenten modelos propios, culturalmente contextualizados y multilingües.

3. Formación masiva en pensamiento computacional.
   El estudio de Wharton muestra que los líderes que invierten en talento logran retornos más altos y sostenibles. América Latina necesita incorporar desde la educación media cursos de IA aplicada, ética algorítmica y ciencia de datos, igual que se enseñó alfabetización digital en los años 2000.

4. Creación de agencias de evaluación de impacto algorítmico.
   La región debe anticiparse a los riesgos de concentración tecnológica. Así como existen superintendencias financieras, se deben crear organismos independientes que evalúen los impactos sociales, laborales y éticos de la automatización.

5. Alianzas estratégicas entre Estado, academia y empresas.
   La investigación de Wharton muestra que el 60% de las grandes empresas ya tiene un Chief AI Officer (CAIO) en su comité ejecutivo. América Latina necesita un modelo análogo, donde gobiernos, universidades y startups colaboren para crear hubs de innovación con métricas claras y rendición de cuentas.

La inteligencia artificial como espejo humano

El estudio de Wharton revela una paradoja fascinante: mientras más se automatiza el trabajo, más humana se vuelve la ventaja competitiva. Los equipos que logran integrar la IA sin perder la creatividad, la empatía y la intuición son los que muestran los mayores incrementos de productividad y satisfacción laboral.

Esto tiene implicaciones directas para los ciudadanos. En lugar de temerle a la IA, debemos apropiarnos de ella como herramienta de autodescubrimiento y empoderamiento.
Aprender a usarla no significa reemplazar el pensamiento, sino multiplicarlo. La IA puede ser el mejor espejo para entender cómo pensamos, escribimos, decidimos o creamos. Pero ese espejo debe usarse con conciencia, con ética y con propósito.

Recomendaciones para el ciudadano común

1. Adoptar la IA como asistente, no como sustituto.
   Utilizar ChatGPT, Copilot o Gemini para pensar mejor, no para dejar de pensar. La ganancia no está en la respuesta, sino en la calidad de las preguntas.

2. Desarrollar inteligencia aumentada.
   En la era de los algoritmos, la ventaja no será quien sepa programar, sino quien sepa dirigir a la IA. Aprender prompting y pensamiento sistémico es tan importante como aprender inglés en los 90.

3. Construir reputación digital con propósito.
   Las empresas ahora evalúan creatividad, juicio ético y capacidad de colaboración en entornos híbridos. Aprender a usar IA para comunicar ideas, generar contenido o mejorar la productividad personal será una nueva forma de capital social.

4. Exigir transparencia algorítmica.
   Así como pedimos etiquetas de origen o derechos laborales, debemos exigir que los sistemas de IA sean auditables, inclusivos y no reproduzcan sesgos.

5. Transformar el miedo en curiosidad.
   La historia demuestra que las revoluciones tecnológicas no eliminan empleos, sino tareas. La IA no reemplazará al ser humano, pero sí reemplazará al que no sepa usarla.

Conclusión: del mito al método

El informe de Wharton y GBK Collective muestra que la IA ha alcanzado su fase de “aceleración responsable” (accountable acceleration): los líderes ya no compiten por experimentar, sino por demostrar valor medible. El verdadero desafío ahora es democratizar ese valor: que la inteligencia artificial no sea solo el nuevo motor del capitalismo cognitivo, sino también una fuerza de inclusión y dignidad humana.

América Latina tiene la oportunidad de saltar etapas si combina visión estratégica, ética pública y formación ciudadana. La IA no es el futuro: ya es la infraestructura invisible del presente.
El reto es decidir si la usamos para amplificar nuestra inteligencia o para externalizarla por completo.

Como escribió un académico de Wharton: “Las empresas que logren alinear talento, entrenamiento y confianza serán las que definan la próxima década de prosperidad digital.”