La inteligencia artificial sí acelera tareas concretas —borradores, resúmenes, respuestas a clientes, soporte—, pero esa ganancia apenas se traduce en dinero para quien la usa. Un estudio de los economistas Anders Humlum y Emilie Vestergaard, basado en encuestas de adopción de IA vinculadas a registros de nómina de unos 25.000 trabajadores en 7.000 empresas danesas, cifra el ahorro de tiempo en torno al 2,8% de las horas laborales (cerca de una hora semanal). El hallazgo más relevante es que ese ahorro no se reflejó en los sueldos ni en las horas registradas, y solo entre un 3% y un 7% de la ganancia de productividad llegó al bolsillo de alguien.
La distancia entre ese resultado y las pruebas de laboratorio —donde la IA recorta tiempos un 15%, un 40% e incluso un 55%—se explica porque unas miden una tarea aislada y otros un trabajo completo, con reuniones, cambios de contexto y tareas que la herramienta no puede tocar. Además, fuera de sus puntos fuertes la IA no se limita a dejar de ayudar: produce errores seguros que cuestan más tiempo del que ahorran, como mostró un experimento de Harvard y BCG con 758 consultores, en el que los usuarios de GPT-4 fueron 19 puntos porcentuales menos propensos a acertar al salirse de su frontera de competencia.
A escala empresarial, un informe de 2025 del MIT Project NANDA estima que, pese a un gasto de 30.000 a 40.000 millones de dólares, el 95% de las organizaciones no obtienen retorno medible. Para capturar el valor real, el artículo recomienda concentrar la IA en tareas de alto volumen y estructura, evitar las que quedan fuera de su alcance y convertir de forma deliberada el tiempo ahorrado en algo facturable: más entregas, un cliente más o un coste eliminado.