La economista de Goldman Sachs Elsie Peng ha analizado la curva en J que siguieron los ordenadores personales tras su llegada a las oficinas en 1981: la productividad cayó levemente los primeros cuatro años, se estancó otros cuatro y solo al octavo empezó a crecer, con su pico una década después. Si la IA reproduce ese patrón, sus primeros efectos visibles llegarían hacia 2030 y su techo de rendimiento no se alcanzaría hasta 2034. La inversión actual en centros de datos para IA crece más rápido que en los años noventa, pero el gasto intangible vinculado a reorganizar procesos va más lento: la Reserva Federal de Atlanta cifra en 280.000 millones de dólares el desembolso intangible ligado a IA en 2026. La gran diferencia respecto a los PC es la resistencia interna. Un estudio de Writer y Workplace Intelligence a 2.400 empleados revela que el 29% sabotea la estrategia de IA de su compañía, porcentaje que sube al 44% entre los jóvenes. Otra encuesta de WalkMe indica que el 54% de los trabajadores evitó conscientemente herramientas de IA al menos una vez en los últimos 30 días. Investigadores de Harvard denominan este fenómeno tecnología autodisruptiva: el rechazo no se debe a fallos técnicos, sino al miedo a perder el empleo. Su estudio estima que al menos el 30% de los proyectos de IA generativa quedarán abandonados por esta oposición de las plantillas.
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