Goldman Sachs cifra en 2034 el año en el que la inteligencia artificial comenzará a generar ganancias netas de productividad. El camino se lo está poniendo difícil un obstáculo que no estaba en las previsiones: el 29% de los trabajadores sabotea la implantación de estas herramientas.
Claves de la operación
- La curva en J de los PC se repite con la IA. La productividad cayó inicialmente con los ordenadores en los 80, se estancó varios años y solo al octavo año empezó a repuntar; con la IA se espera un patrón similar.
- El 29% de los empleados boicotea la estrategia de IA. Una encuesta de Writer y Workplace Intelligence revela que casi un tercio de los trabajadores sabotea activamente la adopción de sistemas inteligentes por miedo a perder su puesto.
- Invertir en tecnología no basta: hay que rediseñar procesos. Por cada dólar gastado en hardware en los 90, las empresas tuvieron que invertir 1,7 dólares en reorganizar el trabajo, algo que avanza más lento en la era de la IA.
La curva en J: por qué la productividad se resiste aunque la inversión se dispara
El análisis de Elsie Peng, economista de Goldman, recupera la historia del PC para dibujar un futuro incómodo. Cuando los ordenadores aterrizaron en 1981, la productividad no solo no creció de inmediato, sino que cayó ligeramente durante los primeros cuatro años. Luego permaneció plana otros cuatro. No fue hasta el octavo ejercicio cuando empezaron a aflorar los primeros resultados medibles, y el pico real de eficiencia no llegó hasta doce años después del lanzamiento del IBM PC.
Esa misma “curva en J” la describieron antes la máquina de vapor y la electricidad. La IA, según Goldman, está recorriendo exactamente el mismo camino. En 2026 las empresas ya han volcado cientos de miles de millones en infraestructura cloud y centros de datos —la Reserva Federal de Atlanta calcula 280.000 millones de dólares solo en gasto intangible ligado a la IA este año—, pero la productividad oficial apenas se ha movido.
El sabotaje de los empleados: la variable que los PC no tuvieron
Goldman advierte de una diferencia cualitativa clave: los ordenadores no se toparon con una plantilla resabiada. La IA, sí. El 29% de los trabajadores confiesa que sabotea de alguna manera la estrategia de IA de su empresa, según el estudio de Writer y Workplace Intelligence sobre 2.400 empleados. Entre los menores de 35 años la resistencia escala hasta el 44%.
La investigación de WalkMe lo corrobora: en el último mes, el 54% de los empleados evitó conscientemente utilizar herramientas de IA al menos una vez. Investigadores de Harvard han acuñado el término “tecnología autodisruptiva” para describir este fenómeno. No es un rechazo técnico, sino un mecanismo de defensa frente a la amenaza percibida sobre el puesto de trabajo, y los datos auguran que al menos el 30% de los proyectos de IA generativa serán abandonados por esta resistencia.
Si la historia se repite, la IA solo será rentable para quien rediseñe el trabajo, no para quien compre más chips.
Rediseñar procesos: la lección de los 90 que España está ignorando
Goldman recuerda que por cada dólar invertido en hardware en los 90, las empresas tuvieron que gastar 1,70 dólares en reconfigurar métodos de trabajo y en formar a sus plantillas. Esa inversión en capital organizativo no despegó hasta una década después de la llegada masiva del PC; ahora, el gasto en reorganización vinculada a la IA crece más despacio que el de los centros de datos.
En el mercado español la desconexión es aún más evidente. Santander ha comprometido 20.000 millones de euros en su plan de transformación digital hasta 2030, Telefónica multiplica sus pilotos de IA generativa y los fondos Next Generation riegan proyectos de ‘smart industry’. Sin embargo, los incrementos de productividad no aparecen en las cuentas del Ibex 35 ni en las estadísticas del Banco de España. La razón, según Goldman, no es la falta de tecnología, sino la ausencia de un rediseño paralelo de los flujos de trabajo.
El banco estadounidense abre así un interrogante incómodo para los consejos de administración. El riesgo no es que la IA fracase, sino que la cuenta de resultados siga plana durante ocho años mientras la presión inversora no cede. La próxima oleada de informes trimestrales será el primer termómetro real de hasta qué punto la productividad de la IA es una promesa o una realidad.
