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ISSN 1390-7778 (Versión Impresa)
ISSN 2528-8148 (Versión Electrónica)
YACHANA
Revista CientífiCa
Volumen 13, Número 1, Enero-Junio 2024
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Esta publicación está bajo una
licencia Creative Commons
Atribución-NoComercial 4.0
Internacional (CC BY-NC 4.0).
Resumen
La relación entre la inteligencia articial
(IA) y la economía es un tema de crecien-
te interés en el ámbito cientíco y econó-
mico. La IA está generando un impacto
signicativo en la productividad y el ren-
dimiento de las empresas. Este estudio se
centra en comprender cómo la integración
de esta tecnología está transformando los
procesos económicos y empresariales en
su productividad y rendimiento, así como
los desafíos y oportunidades que surgen
en este contexto. Mediante el método
analítico sintético de datos se realizó una
revisión exhaustiva de la literatura, utili-
zando bases de datos académicas y cien-
tícas reconocidas, tales como, Scielo,
Redalyc, Latindex catálogo 2.0 y Web of
Science. Además se tomaron en conside-
ración estudios empíricos y se exploraron
los fundamentos teóricos que respaldan
el avance tecnológico y su impacto en la
economía, con un enfoque cualitativo que
permitió particularizar la automatización
impulsada por la IA y su incidencia en la
productividad y el rendimiento. El aná-
lisis se centra en variables clave relacio-
nadas con la producción y el desempeño
empresarial, evaluadas en diversos secto-
res económicos. El estudio concluye que
la IA revoluciona la economía al mejorar
la eciencia y la calidad en diversos sec-
tores. Su capacidad para analizar datos,
identicar patrones y automatizar tareas
complejas está transformando la forma en
que las empresas operan y compiten. Aun-
que existen desafíos éticos y regulatorios,
la IA promete impulsar el crecimiento
económico y mejorar la calidad de vida,
siendo crucial para las empresas adoptar
esta tecnología para mantenerse competi-
tivas en el futuro. En general, es evidente
que la IA tiene el potencial de impulsar
el crecimiento económico, especialmente
en áreas como la salud, las nanzas y la
manufactura.
https://doi.org/10.62325/10.62325/yachana.v13.n2.2024.927
Ensayo
14/05/2024
06/06/2024
31/07/2024
Productividad y rendimiento: evaluando el
efecto multiplicador de la Inteligencia Articial
en la economía
José Luis Férez-Vergara
Víctor Hugo Ponce-Rosado
Charo Jacqueline Vergara-Ronquillo
Productivity and Performance: evaluating the multiplier
effect of Articial Intelligence on the economy
Universidad Laica VICENTE ROCAFUERTE de Guayaquil, Guayaquil-Ecuador. jferezv@ulvr.edu.ec
Universidad Laica VICENTE ROCAFUERTE de Guayaquil, Guayaquil-Ecuador. vponcer@ulvr.edu.ec
Universidad de Guayaquil, Guayaquil-Ecuador. charo.vergarar@ug.edu.ec
https://orcid.org/0000-0002-8559-7285
https://orcid.org/0009-0006-5563-837X
https://orcid.org/0009-0003-1761-8325
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Palabras clave: Inteligencia articial, Economía, Productividad, Crecimiento económico.
Abstract
The relationship between Articial Intelligence (AI) and the economy is a topic of growing in-
terest in scientic and economic elds. AI is generating a signicant impact on the productivity
and performance of companies. This study focuses on understanding how the integration of
this technology is transforming economic and business processes in terms of productivity and
performance, as well as the challenges and opportunities that arise in this context. Through the
analytical-synthetic method of data, an exhaustive review of the literature was conducted, uti-
lizing recognized academic and scientic databases such as Scielo, Redalyc, Latindex Catalog
2.0, and Web of Science. Additionally, empirical studies were taken into consideration, and the
theoretical foundations that support technological advancement and its impact on the economy
were explored, with a qualitative approach that allowed for the particularization of AI-driven
automation and its inuence on productivity and performance. The analysis focuses on key
variables related to production and business performance, evaluated in various economic sec-
tors. The study concludes that AI is revolutionizing the economy by improving efciency and
quality in various sectors. Its ability to analyze data, identify patterns, and automate complex
tasks is transforming the way companies operate and compete. Although there are ethical and
regulatory challenges, AI promises to drive economic growth and improve the quality of life,
making it crucial for companies to adopt this technology to remain competitive in the future.
Overall, it is evident that AI has the potential to boost economic growth, especially in areas
such as healthcare, nance, and manufacturing.
Keywords: Articial intelligence, Economics, Productivity, Economic growth.
Introducción
La Inteligencia Articial (IA) está adqui-
riendo cada vez más relevancia en el en-
torno económico y, a la vez, su uso obtiene
mayor fuerza en todos los ámbitos de las
ciencias. A lo largo de los años, la tecno-
logía se ha desarrollado de forma rápida e
innovadora. Aunque originalmente era un
concepto basado en la teoría académica,
los avances en la potencia informática, el
almacenamiento de datos y la complejidad
algorítmica la han convertido en la base de
la innovación en todos los campos.
El vínculo entre la IA y la productividad
se puede evidenciar en muchas aplicacio-
nes que conllevan la automatización de
las tareas repetitivas, con la nalidad de
mejorar la eciencia, con lo cual las per-
sonas se concentran en tareas de alto valor.
Por ejemplo, en la fabricación, los robots
realizan tareas de forma precisa, rápida e
incansable, lo que asegura una productivi-
dad continua. La gestión de la cadena de
suministro reduce los costos y mejora el
servicio al predecir la demanda, optimizar
las rutas de entrega y predecir el manteni-
miento (Ginès i Fabrellas, 2023).
En el sector sanitario, el uso de la IA fa-
cilita los procesos de automatización y el
análisis de datos médicos complejos para
respaldar el diagnóstico y el tratamiento,
con mayor precisión que los médicos hu-
manos. Ello, tiene un impacto directo en la
productividad de las empresas dedicadas al
sector salud.
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De manera similar, los servicios nancie-
ros lo utilizan para operaciones algorítmi-
cas, evaluación de riesgos y detección de
fraude para mejorar signicativamente el
rendimiento y la experiencia del cliente.
Si bien es cierto, la adopción de la Inteli-
gencia Articial todavía es limitada en mu-
chas empresas y sus aplicaciones están en
una etapa inicial de exploración, aquellas
que ya han comenzado a utilizarla serán
las que obtengan una ventaja competitiva
signicativa en el futuro (Orantes, 2020).
Asimismo, las investigaciones y las esta-
dísticas destacan el crecimiento en la adop-
ción de la IA. Esta nueva tecnología tiene
una incidencia directa en la generación de
recursos, con cifras que bordean alrededor
de 13 billones de dólares adicionales para
2030, en la producción económica dentro
del sector educativo, equivalente a alrede-
dor del 1,2% del crecimiento adicional del
PIB por cada año (Miao et al., 2021).
Por ende, las destrezas profesionales y el
dominio de la IA también se las ha vincu-
lado y cada vez son más requeridas en lo
laboral, debido a que las ofertas de empleo
demandan de conocimientos en esta nueva
tecnología (Hu et al., 2021).
Estos desarrollos muestran que las organi-
zaciones están consolidando sus servicios
principales y logrando eciencias opera-
tivas, al tiempo que plantean desafíos im-
portantes a la economía global. Algunos
expertos predicen que la inteligencia ar-
ticial podría marcar el comienzo de una
nueva era de superinteligencia que cam-
biará fundamentalmente la forma en que
vivimos y trabajamos (Preston, 2023).
Otros riesgos y desafíos potenciales aso-
ciados con la IA incluyen, por ejemplo, el
reemplazo de empleos, lo que causa páni-
co y tecnofobia entre los empleados de las
empresas y un resurgimiento del odio ma-
sivo hacia las máquinas, como lo fue en el
siglo XIX con la falacia ludita, que consi-
deraba a los avances tecnológicos como un
mecanismo que mejoraba la eciencia pro-
ductiva con un aumento de la pobreza en la
sociedad. Si bien, los avances tecnológicos
pueden llevar inicialmente al desplaza-
miento de empleos especícos, la eviden-
cia histórica sugiere que en última instan-
cia crean más y mejores oportunidades de
empleo de las que eliminan (Martínez de
Pisón, 2023). De acuerdo con el contexto
planteado, se inere que Internet comple-
mentado con la IA, abre el espectro para
la generación de nuevos conocimientos y
campos profesionales con su llegada. El
progreso tecnológico no destruye empleos,
solo los reemplaza y los aumenta, al tiem-
po que satisface y mejora las condiciones
de vida. Para ello, es importante tener en
cuenta las diferencias fundamentales entre
el trabajo que requiere habilidades espe-
cializadas y el trabajo que no las necesita.
Adicionalmente, hay otras controversias
que involucran a la IA con la productivi-
dad, y es aquí, en el que, a pesar del enor-
me benecio, no se pueden dejar de lado,
principios éticos fundamentales, tales
como, la condencialidad y la seguridad
de la información con el uso de este tipo
de tecnología (Cárdenas et al., 2024).
Hay que precisar el hecho de que las IA no
solo están siendo impulsadas por el capital
privado, pues los private equity (capital de
riesgo) también invierten grandes sumas
de dinero en estas startups e investigación.
Por consiguiente, las inversiones masivas
han llevado a una sobreestimación de es-
tas tecnologías, lo que a su vez aumenta
sus expectativas. Existe la preocupación
de que estas expectativas inadas puedan
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conducir a una burbuja, especialmente si
las tecnologías de la IA no logran ofrecer
el valor prometido o si se producen cam-
bios signicativos en el mercado. Cuando
la burbuja estalle, podría haber pérdidas y
correcciones de mercado para los inverso-
res, similares o peores que la burbuja de
las .com a principios de este siglo, con pér-
didas de millones de dólares (Luciano &
Ortiz-Morales, 2023).
A pesar de este debate, existe un consenso
cada vez mayor entre investigadores y for-
muladores de políticas de que la IA tiene el
potencial de impulsar el crecimiento eco-
nómico, particularmente en áreas como la
salud, las nanzas y la manufactura.
De acuerdo con la visión de Corona-
do-Medina et al. (2023), la llegada de la
IA ha desatado una ola de disrupción en
todo el panorama empresarial, obligando a
las organizaciones a priorizar su adopción
para seguir siendo competitivas. El poder
transformador de la IA se maniesta en su
capacidad para automatizar tareas repetiti-
vas, mejorar la eciencia operativa y me-
jorar las experiencias.
Con este antecedente, se plantea la si-
guiente pregunta: ¿De qué manera la IA
genera un efecto multiplicador en la pro-
ductividad y rendimiento de la economía?
El presente trabajo describe el nivel de re-
lación que tiene una tecnología como la IA
que está en constante evolución y el im-
pacto en la optimización de tiempo y de
los procesos en la economía. Para ello,
se realizó una investigación exploratoria,
descriptiva y documental, aplicando la
técnica del análisis sintético de contenido,
en la búsqueda de nuevos aportes para la
producción cientíca (Peña, 2022). Se to-
maron en consideración revistas de bases
de datos cientícas, tales como Scielo,
Redalyc, Latindex catálogo 2.0 y Web of
Science, con la nalidad de acceder a re-
ferentes teóricos y antecedentes que per-
mitan un análisis profundo del objeto de
estudio.
En la evaluación del efecto multiplicador
de la IA en la economía, se aborda un aná-
lisis de conceptos y marcos clave en la li-
teratura sobre economía y automatización,
incluido el concepto de habilidades de pro-
pósito general, cambio tecnológico y teo-
ría del crecimiento económico.
Además, se abordan investigaciones que
han examinado el impacto de la IA en la
productividad y el crecimiento económico
en una variedad de industrias y contextos.
Con ello, se examina el impacto actual de
la IA, considerando los desafíos de inte-
grarla en el entorno económico, y factores
complementarios, como la privacidad, los
riesgos de los datos, abordando las varia-
bles de productividad y desempeño, eva-
luándolas en función de medidas de resul-
tados en diferentes sectores económicos.
Desarrollo
El término inteligencia articial fue acu-
ñado en 1956 en una conferencia organi-
zada por John McCarthy en Dartmouth
College, pero no fue hasta 2014 en donde
Amazon lanzó Alexa, un asistente virtual
inteligente con interfaz de voz y muchas
otras tecnologías. Cabe mencionar que
Apple, Samsung y Google están empezan-
do a innovar sus propios buscadores a base
de IA.
Con el tiempo, los avances en la robótica
industrial han dado lugar a robots con ma-
yores niveles de autonomía y a pesar de
algunas similitudes, la IA y la robótica no
son lo mismo. Para comprender la diferen-
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cia entre ambos, hay que encasillar a la IA,
como un cerebro que simula el pensamien-
to humano y en los robots como cuerpos
de máquinas programables (Adamssen,
2020).
En ese orden de cosas, aunque la robótica
y la IA comparten objetivos comunes de
automatización y autonomía, cada una re-
presenta un aspecto distinto de la tecnolo-
gía moderna. La IA actúa como el cerebro
detrás de la operación autónoma, mientras
que los robots son los ejecutores físicos
que llevan a cabo las acciones planicadas.
Esta interacción está allanando el cami-
no hacia un futuro donde la colaboración
hombre-máquina redene los límites de lo
posible en numerosos sectores industriales
y cientícos.
Al realizar una analogía más profunda,
se puede diferenciar, entre robots, cuyo
mecanismo es programable; androides en
donde su mecanismo tiene autonomía para
pensar y ejecutar funciones físicas e inclu-
so inferir en otros términos como cyborg
que es una mezcla humano-maquina (Lara,
2014).
En un mundo donde la inspiración,
el talento e ingenio han llevado a
la humanidad a conseguir grandes
avances de desarrollo y crecimien-
to, donde muchas veces la realidad
ha superado a la cción, Solow
(1957), Arrow (1962), Lucas (1988)
y Romer (1994) demostraron que el
crecimiento económico se debía a
la inversión en capital humano. No
obstante, la innovación es una de las
principales razones por las que la
productividad aumenta y el cambio
técnico permite a las economías ca-
pitalistas, optimizar constantemen-
te, aumentar la productividad de los
factores, es decir, trabajo, capital;
y recursos naturales. (Rodríguez,
2017)
Por otro lado, las empresas que adoptan
nuevas tecnologías pueden reducir costos,
mejorar la calidad de los productos y ser-
vicios, para así responder de manera más
ágil a las demandas del mercado, lo que
contribuye al crecimiento económico y al
desarrollo general.
La teoría del crecimiento endógeno resalta
una modicación del modelo de crecimien-
to neoclásico y enfatiza la importancia
crucial de la inversión en capital humano
y el avance tecnológico para comprender
las tasas de crecimiento económico de las
naciones, así como el proceso de conver-
gencia entre países desarrollados y econo-
mías emergentes o en desarrollo (Hernán-
dez, 2002). A lo largo del tiempo, la teoría
del crecimiento endógeno ha evolucionado
para incorporar nuevos enfoques, como la
importancia de las instituciones, la gober-
nanza y las redes de conocimiento en la
generación de innovación. Esta evolución
reeja un entendimiento más sosticado
de cómo los factores internos y externos
interactúan para impulsar el desarrollo
económico a largo plazo.
De ahí que, para Aghion et al. (2019), la
automatización impulsa el crecimiento
económico al sustituir la mano de obra (un
recurso nito) por capital (un recurso ili-
mitado) como componente fundamental en
el proceso de producción.
Entretanto, la teoría de la Escala de Kar-
dashov ofrece una perspectiva interesante
sobre la relación entre la economía y el
avance tecnológico de una civilización, en
el planteamiento del astrofísico ruso, Ni-
kolái Kardashev en 1964. Si bien es cier-
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to, en pleno siglo XXI, se vive una espe-
cie de periodo de transición, es innegable
el avance de la tecnología, en una forma
exponencial. El mayor problema en este
momento es el frenesí de inversión masiva
en tecnologías emergentes, impulsado por
fondos de capital privado y grandes corpo-
raciones que invierten enormes sumas de
dinero en nuevas empresas e investigación
(Arismendi et al., 2014).
La integración de robots inteligentes junto
a los trabajadores humanos en la cadena de
suministro se perla como una de las estra-
tegias más innovadoras impulsadas por la
IA para optimizar los procesos (Rouhiai-
nen, 2018). Esta simbiosis entre humanos
y máquinas, da lugar a una fuerza laboral
híbrida que redene la eciencia y la pro-
ductividad en la cadena de suministro.
Muchos estudios empíricos miden o es-
timan el uso de robots a nivel industrial.
Hay entre un 2 y un 10 por ciento más de
puestos de trabajo disponibles en las em-
presas de automatización y por eso, mu-
chas industrias están intentando conectar
la IA con controladores de robots para me-
jorar el desempeño de las tareas. La auto-
matización suele sustituir la mano de obra,
que es su objetivo principal, sin embargo,
puede complementar la mano de obra para
aumentar la producción, incrementando,
así, la demanda laboral y ayudando a ajus-
tar la oferta de empleo.
El impacto de los cambios tecnológicos
que ahorran mano de obra en la demanda
laboral depende de la elasticidad precio
de los bienes y servicios automatizados.
De ahí que, el impacto de la IA tiene co-
rrelación con distintos factores como la
elasticidad, precio de la oferta de capital
contra la elasticidad del trabajo, la sustitu-
ción elasticidad entre capital y trabajo, y la
dirección del cambio técnico inducido por
la IA (Güldenberg et al., 2021).
Dentro de la función de producción ma-
croeconómica que incluye capital y traba-
jo como factores de producción, el capital
automatizado tiene un parámetro de susti-
tuibilidad diferente al de otros capitales.
Algunos modelos suponen que la reposi-
ción automática de capital es perfecta. Es
importante señalar y mencionar que las
empresas utilizan la ley de rendimientos
decrecientes junto con las leyes de la oferta
y la demanda para determinar las partici-
paciones de producción de las que depen-
den las funciones de producción de capital
y trabajo. Y = F (K, L) (Fouad, 2024).
De acuerdo con la teoría de la producción,
las empresas constantemente buscan me-
jorar la eciencia en la producción de sus
productos, aspirando a alcanzar niveles
óptimos de producción para los insumos
dados. En la Figura 1, se ilustra cómo el
cambio tecnológico, en forma de innova-
ción de procesos, impactaría en la curva de
producción total, desplazándola.
Suponiendo que la productividad o pro-
ducción de un sector aumenta un 4%
anual, si se vuelve al mismo sector 10 años
después, se podrá evidenciar que los cam-
bios en la ingeniería y los conocimientos
técnicos condujeron a una mejora del 48%
en la producción por unidad de insumo
[(1.04) ^ 10 = 1.48] (Samuelson & Nord-
haus, 2010).
Adicional a lo que mencionan los autores,
la mejora en la productividad se atribuye a
los avances en la ingeniería y los conoci-
mientos técnicos. La innovación y el desa-
rrollo tecnológico son motores clave detrás
de este tipo de mejoras, ya que permiten
encontrar formas más ecientes y efectivas
de utilizar los recursos disponibles.
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Figura 1
La teoría de la producción y de los productos
marginales en curvas
Nota. La gura muestra cómo el cambio tecnológico
desplaza la función de producción en sentido ascenden-
te. De “Economía con aplicaciones a Latinoamérica”,
por P. A. Samuelson y W. D. Nordhau, 2010, pág. 149.
Derechos de autor 2010 por McGraw-Hill Education.
Otro factor inuyente son los costos de una
empresa. Sowell (2013) sostiene que estos
dependen de sus capacidades tecnológicas,
pues a medida que avanza la tecnología,
los costos caen porque las empresas pue-
den producir la misma cantidad a un costo
menor. Destaca la postura de Karl Marx,
quien dijo que los capitalistas bajan sus
precios cuando los avances tecnológicos
bajan sus costes de producción, no porque
deseen hacerlo, sino porque la competen-
cia en el mercado los obliga a hacerlo. “De
otra manera, el proceso de producción es el
proceso tecnológico o material del capital”
(Dussel, 1991, p. 153).
Entonces, la IA puede aumentar la parti-
cipación del mercado, al reducir costos,
innovar productos y aumentar el empleo,
así como el aumento del ingreso real, que
puede tener un impacto positivo en la de-
manda de productos y el empleo, ya que
los efectos sectoriales y agregados sobre
el empleo dependen de la elasticidad-pre-
cio de la demanda del producto (Chaves,
2023).
Por lo tanto, el empleo de la IA puede im-
pulsar la innovación al permitir el análisis
avanzado de datos y la identicación de
patrones que conducen al desarrollo de
productos y servicios nuevos o mejorados.
Justamente, esa capacidad de personalizar
productos según las preferencias indivi-
duales de los clientes puede aumentar la
demanda y la participación en el mercado.
Para Langa (2018), hay evidencia de que
el empleo y el crecimiento en las empresas
nanciadas por la IA se producen, a tra-
vés de canales de innovación productiva.
Al aplicar la IA a un número signicativo
de tareas realizadas por la mayoría de los
trabajadores, en lugar de simplemente re-
emplazarlas, se puede liberar más tiempo
para tareas creativas e inventivas en lugar
de tareas mundanas.
Mientras hay quienes suelen armar que
los efectos sobre el empleo a nivel de in-
dustria suelen ser menos claros. Esto tam-
bién puede ser demasiado pronto para po-
der observar los efectos de la IA para la
productividad agregada.
En un metaanálisis de 53 estudios, se en-
cuentra un efecto salarial de forma gene-
ral del uso de robots industriales que suele
ser cercano a cero, estos efectos tienden a
ser negativos en las estimaciones para la
industria de manufactura, al igual que los
niveles de país en comparación a niveles
mucho más desagregados (Jurkat et al.,
2023).
Según León-Castro et al. (2022), basado
en uno de los métodos de medición más
completos disponibles en la actualidad, se
Producto total
Insumo
Tecnología de 2005
8000
7000
6000
5000
4000
3000
2000
1000
Tecnología de 1995
0 1 2 3 4 5
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encontró una correlación positiva y signi-
cativa entre el uso de la IA y el desempeño
empresarial en una variedad de dimensio-
nes. Sin embargo, la evidencia sobre esta
tecnología y los resultados empresariales
no se puede generalizar, dado que se tra-
bajó en un análisis propio basado en mi-
crodatos armonizados del Proyecto Fuzzy
de la OCDE. Por ello, no existen determi-
naciones denitivas debido a la evolución
constante de la tecnología y el nivel de me-
joramiento de la IA.
En tal sentido, es difícil medir la inteligen-
cia articial en términos de contribución
económica. Una evidencia empírica am-
pliamente utilizada de esta automatización
tecnológica es el uso de robots industriales,
expresado como el número de robots o el
valor real del capital social de los mismos.
Hasta la fecha, no hay evidencia de empleo
masivo. Empero, algunos observadores
predicen, de forma preliminar, el daño de
la IA a la plana laboral, basándose en va-
rias investigaciones, las cuales evaluaron
el potencial de la sustitución tecnológica
de los empleados (Tranberg & Fredslund,
2023).
El impacto de la IA en la productividad pa-
rece tener un gran potencial, pero algunos
observadores ven un pico de crecimiento
explosivo en un futuro lejano, ya que se
necesita de varios años más para observar
un impacto signicativo en la productivi-
dad a nivel macroeconómico.
El principal impacto de la IA en la fuerza
laboral será reducir la desigualdad de in-
gresos, ya que permite que los trabajado-
res menos experimentados o no calicados
realicen mejor su trabajo. Por ejemplo, los
desarrolladores de software pueden apro-
vechar el respaldo de modelos de IA como
Copilot, los cuales se fundamentan en las
prácticas de programación recopiladas de
numerosos expertos o en métodos abrevia-
dos para búsqueda y procesamiento (Ada-
mes, 2023).
Un estudio de 5.000 empleados que tra-
bajaban en tareas complejas de servicio
al cliente en centros de llamadas encontró
que los empleados poco calicados o de
nivel inicial que contaban con el apoyo de
asistentes de IA eran los más productivos
(World Bank, 2024).
Además, hay investigaciones en los
centros de llamadas que demues-
tran que los empleados que utilizan
asistentes de IA no solo son más
productivos, sino que también ex-
perimentan una menor rotación de
personal y una mayor satisfacción
del cliente. Sin embargo, a pesar de
la rápida mejora de las capacidades
técnicas de la IA, la adopción por
parte de las empresas puede seguir
siendo lenta y limitada, principal-
mente en las empresas más grandes.
(Sossa & Reyes, 2021)
Se han realizado muchas investigaciones
sobre la IA y los economistas siguen en
busca de respuestas cuantitativas a esce-
narios aparentemente desconocidos, en
donde mediante ecuaciones tecnológicas
y de comportamiento, que se suman a las
ecuaciones institucionales para tratar de
explicar sus diversos efectos con distintos
modelos económicos, para lo cual se pre-
sentaron varios patrones de crecimiento,
derivados de la tecnología Cobb Douglas
con modos de producción anidados (Val-
buena, 2021).
Muchos actores tienen el potencial de in-
uir en el futuro de la inteligencia articial.
Los centros de investigación en informá-
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multiPlicador de la inteligencia artificial en la economíamultiPlicador de la inteligencia artificial en la economía
Férez-Vergara, J., Ponce-Rosado, V., & Vergara-Ronquillo, C.
tica de las universidades estadounidenses
también han desarrollado prototipos de la
IA, algunos de los cuales son de código
abierto. El objetivo es animar a las peque-
ñas y medianas empresas, así como a las
grandes corporaciones, a desarrollarse de
forma descentralizada, en un mundo donde
cada vez más innovadores utilizan la IA,
modelos de IA de código abierto, como
Meta Llama o Berkeley’s Koala (Brynjol-
fsson & Unger, 2023).
Un consorcio formado por empresas co-
merciales, organizaciones sin nes de lu-
cro, cientícos y programadores privados
está desarrollando un entorno de inteligen-
cia articial de código abierto que permite
utilizar modelos avanzados de IA. Esto de-
mocratiza el acceso a tecnologías de fabri-
cación de vanguardia en un campo previa-
mente inexplorado por la mayoría. Aunque
estas tecnologías se están desarrollando
rápidamente en los países del primer mun-
do, América Latina no se queda atrás. Por
ejemplo, en Perú, el 49% de personas utili-
za IA en sus tareas diarias (Bottini, 2023).
Esto no sólo demuestra la rápida integra-
ción de la tecnología en el mercado laboral
peruano, sino que también demuestra una
actitud positiva hacia el potencial de la IA.
Según una encuesta realizada por Ipsos, el
70% de los peruanos reconoce el enorme
potencial de la inteligencia articial (SAP,
2024).
La IA de código abierto puede dominar
los costosos modelos patentados. Tal cual,
como de un sistema operativo se tratase,
el software GNU-Linux y su código abier-
to pudo adaptarse al uso y estilo de cada
usuario, permitiéndole innovar y mejorar
continuamente con diferentes versiones.
No obstante, la inteligencia articial puede
tener un impacto en diversos aspectos de
la sociedad, como la seguridad nacional, la
política, la cultura y la economía. El futuro
de la IA no está predenido y podría evo-
lucionar en diversas direcciones (Ramírez
& Ramírez, 2023).
También, la teoría de la elección pública
sugiere que los políticos toman decisiones
basándose en sus propios intereses y en los
de los grupos que los apoyan. En el caso de
China, donde la toma de decisiones sobre
nanciación e investigación y desarrollo
(I+D) en IA se ha llevado a cabo de for-
ma centralizada y planicada, el Partido
Comunista Chino (PCCh) ha tenido un pa-
pel fundamental en la dirección y el uso
de esta nueva tecnología. Ha sido el pri-
mer país en utilizar la IA con nes políti-
cos, implementando sistemas de vigilancia
masiva para controlar a sus ciudadanos.
Todo apunta al deseo del gigante asiático
de convertirse en un país que establezca
estándares tecnológicos en IA como lo fue
Estados Unidos, quien lideró el diseño de
la estructura conceptual de Internet.
En Europa, ya se están aplicando una serie
de medidas políticas, incluida, la legisla-
ción de la Unión Europea (UE) para regu-
lar las aplicaciones de la IA, por el riesgo
potencial en su uso. Pero los legisladores
y reguladores federales están fuertemente
inuidos por la ignorancia de funcionarios
y sindicatos que temen pérdidas de em-
pleos y una desaceleración de la economía
(Veiga, 2022).
Las empresas que se están quedando atrás
en términos de inversión en automatización
e inteligencia, pueden perder cuotas en el
mercado. Eso puede incidir en la reducción
del empleo, considerando que nunca pue-
de faltar la mano del aparato estatal para
interferir en el mercado sobre la ética de la
tecnología, aun sabiendo que puede existir
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una Política de Uso Aceptable (AUP), tér-
minos y condiciones o acuerdos de uso de
licencia de usuario nal.
En el caso de los vehículos autónomos, el
desafío técnico de pasar de una emocio-
nante prueba de concepto a un producto
altamente conable puede complicarse
aún más por un marco legal que no fue di-
señado para permitir esta nueva tecnología
y obstaculiza signicativamente su desa-
rrollo.
Los economistas tienen dicultades para
prever el futuro. En Silicon Valley, hay
uctuaciones constantes entre la esperan-
za y la decepción sobre el próximo gran
avance. Por lo tanto, es comprensible ser
escéptico cuando se hacen armaciones
sobre cómo la inteligencia articial trans-
formará la economía. Sin embargo, existen
sólidas razones para tomar en serio el cre-
ciente potencial de la inteligencia articial,
que abarca actividades inteligentes como
el aprendizaje, el razonamiento y la reso-
lución de problemas, especialmente consi-
derando los notables avances tecnológicos
recientes (Villaseca & González, 2021).
Muchas tecnologías en Silicon Valley,
como las impresoras 3D, los coches autó-
nomos y la realidad virtual, parecen crear
la ilusión de una nueva era histórica. Por
primera vez, se pueden ver diferencias
signicativas en datos de décadas de an-
tigüedad. La adaptación puede aprovechar
las nuevas tecnologías. Por difícil que esto
pueda ser, por muy fácil que pueda resol-
verse, hay que reconocer la producción
por unidad de ingreso y cómo determina
el bienestar de un país y el nivel de vida de
sus ciudadanos (Ajit, 2020).
Simultáneamente, es crucial entender cómo
las innovaciones tecnológicas impactan la
productividad y el ingreso que tiene cada
individuo, ya que estos factores inuyen
directamente en el desarrollo económico
y social de las naciones. Al abordar estas
dinámicas, se puede aprovechar mejor el
potencial de las nuevas tecnologías para
impulsar un crecimiento más equitativo y
sostenible.
La IA, alguna vez, no fue más que un ex-
perimento mental de ciencia cción y,
como la mayoría de las otras tecnologías,
es una forma de evolución de superación
personal. Solo fracasarán los países que
decidan rechazar estos nuevos desarrollos
con políticas que sofoquen la innovación y
los mercados (Hamelink, 2015). Ante esa
realidad, es crucial fomentar un entorno
propicio para la investigación y la adop-
ción de tecnologías emergentes como la
IA para impulsar el desarrollo económico
y social en el siglo XXI.
En tal virtud, la globalización y el libre
mercado desplazan las formas menos e-
cientes de hacer las cosas, a través de la
innovación y tecnología. Un canal de tv
para transmitir un suceso desde el aire,
antes necesitaba de un helicóptero, piloto,
camarógrafo, cámara, seguridad y demás,
actualmente se puede utilizar un dron y
abarcar todo esto en un solo aparato.
Es un hecho que el progreso de la civiliza-
ción ha signicado la reducción del núme-
ro de personas empleadas, no en el sentido
perjudicial sino hacia un progreso virtuoso
en donde se ha permitido eliminar el traba-
jo de los niños, liberar de la apremiante ne-
cesidad de trabajar a muchas personas de
edad avanzada, pues se han creado nuevos
puestos de trabajo y se ha podido mejorar
la calidad de vida, gracias a la plena pro-
ducción en donde es más fácil la distribu-
ción de la riqueza, al ser mayor el caudal
de bienes a distribuir.
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Conclusiones
La IA ha demostrado ser una herramienta
poderosa para mejorar la eciencia y la ca-
lidad en una amplia gama de sectores de la
economía debido a que su capacidad para
analizar grandes volúmenes de datos, iden-
ticar patrones y realizar tareas complejas
de manera rápida y precisa permiten mejo-
ras signicativas en la productividad y el
rendimiento empresarial.
La integración de la IA en los procesos
económicos y empresariales está gene-
rando cambios innegables en la forma en
que se realizan las actividades comercia-
les. Desde la optimización de la cadena de
suministro, hasta la personalización de los
servicios al cliente, la IA está transforman-
do la forma en que las empresas operan y
compiten en el mercado, por lo que existe
un desafío por optimización total de los
procesos con la incorporación de la tecno-
logía moderna.
La automatización impulsada por la IA
está allanando el camino para el desarro-
llo de sistemas más avanzados y ecientes.
Desde robots industriales hasta algoritmos
de aprendizaje automático, con lo cual se
crean soluciones innovadoras que mejoran
la productividad y la calidad en diversos
campos.
A pesar de los desafíos y preocupaciones
asociados con la IA, existe un consenso
creciente sobre su capacidad para impulsar
el crecimiento económico y mejorar la ca-
lidad de vida. A medida que la tecnología
continúa avanzando y se desarrollan nue-
vas aplicaciones de IA, es probable que
se vean muchas más ventajas en el futu-
ro dentro del contexto de productividad y
rendimiento.
Es importante destacar cómo la adopción
temprana de la IA puede marcar la diferen-
cia en la posición futura de una empresa en
el mercado, pues aquellas organizaciones
que estén innovando y experimentando
con la IA, hoy podrán estar mejor prepa-
radas para enfrentar los desafíos y aprove-
char las oportunidades a corto plazo.
Finalmente, es necesario el fomento de
futuras investigaciones en un campo que
tiene muchas vertientes por abordar como,
por ejemplo, los desafíos éticos y regulato-
rios en temas relacionados con la privaci-
dad de los datos, el sesgo algorítmico y la
responsabilidad en decisiones automatiza-
das en las empresas.
Declaración de conictos de intereses
Los autores del presente estudio declaran
que no existe conicto de intereses que
puedan haber incidido en los resultados
presentados.
Declaración de aprobación ética o con-
sentimiento informado
Se declara que todos los participantes in-
volucrados en este estudio han brindado su
consentimiento informado para la publica-
ción de los resultados obtenidos. Además,
se garantiza que se han seguido todos los
protocolos éticos pertinentes en la realiza-
ción de esta investigación.
Referencias
Adames, A. (2023, julio). Impacto de la
inteligencia articial en el empleo y la
salud [E-book]. Amazon Digital Ser-
vices.
Adamssen, J. (2020). Inteligencia arti-
cial: Cómo el aprendizaje automático,
la robótica y la automatización han
dado forma a nuestra sociedad. Efalon
Acies. https://tinyurl.com/4mxrsz6b
48
Productividad y rendimiento: evaluando el efecto Productividad y rendimiento: evaluando el efecto
multiPlicador de la inteligencia artificial en la economíamultiPlicador de la inteligencia artificial en la economía
Férez-Vergara, J., Ponce-Rosado, V., & Vergara-Ronquillo, C.
YACHANA Revista Cientíca, vol. 13, núm. 2 (julio-diciembre de 2024), pp. 37-50
Aghion, P., Antonin, C., & Bunel, S.
(2019). Sobre los efectos de la IA en
el crecimiento y el empleo. BBVA. ht-
tps://tinyurl.com/m2pfnew5
Ajit Singh. (2020, 13 de mayo). Realidad
Virtual (T. Ibarra, Trad.). Babelcube.
Arismendi, J. C., Bandieramonte, G. P.,
& León-Ponte, C. (2014, 24 de no-
viembre). Sistemas de inversión inte-
ligentes: Inteligencia articial para el
pronóstico, selección y optimización.
Editorial Académica Española.
Bottini, C. (2023). Inteligencia articial
Open Source [Informe 257]. RedU-
SERS. https://tinyurl.com/4vmvmrsd
Brynjolfsson, E., & Unger, G. (2023, di-
ciembre). La macroeconomía de la
inteligencia articial. Fondo Mone-
tario Internacional. https://tinyurl.
com/3xrr72p4
Cárdenas, O., Valarezo, M., Jumbo, F., &
Jaramillo, J. (2024, enero/junio). Eva-
luación comparativa de herramientas
tecnológicas basadas en Inteligencia
Articial para el monitoreo de enfer-
medades. Informática y Sistemas: Re-
vista de Tecnologías de la Informática
y las Comunicaciones, 8(1), 16-26. ht-
tps://doi.org/https://doi.org/10.33936/
isrtic.v8i1.6325
Chaves, R. (2023, 4 de febrero). Enten-
diendo la Inteligencia Articial: Cómo
Aprovechar su Potencial para Mejo-
rar tu Vida y Negocio. Independently
published.
Coronado-Medina, A., Arias-Pérez, J., &
Perdomo-Charry, G. (2023). Efecto
de la turbulencia tecnológica generada
por la inteligencia articial en la in-
novación de producto: el papel de la
orientación estratégica a la digitaliza-
ción. Innovar, 33(89), 37-50. https://
doi.org/https://doi.org/10.15446/inno-
var.v33n89.107036
Dussel, E. (1991). La producción teórica
de Marx Un comentario a los grun-
drisse. Siglo XXI. https://tinyurl.
com/2p9ub4j6
Fouad, S. (2024). Economía de la pro-
ducción: Economía del producto, na-
vegando por las fuerzas económicas
para un mundo próspero. One Billion
Knowledgeable.
Ginès i Fabrellas, A. (2023). Algorit-
mos, inteligencia articial y relación
laboral. Aranzadi. https://tinyurl.
com/56apun35
Güldenberg, S., Ernst, E., & North, K.
(2021). Managing Work in the Digital
Economy: Challenges, Strategies and
Practices for the Next Decade. Spring-
er.
Hamelink, C. J. (2015). La ética del cibe-
respacio (M. Fernandez, Trad.). Siglo
XXI.
Hernández, C. (2002). La teoría del creci-
miento endógeno y el comercio inter-
nacional. Cuadernos de estudios em-
presariales, 12, 95-112. https://tinyurl.
com/27a3cyyx
Hu, X., Neupane, B., Flores, L., Sibal, P.,
& Rivera, M. (2021). El Aporte de la
Inteligencia Articial y las TIC Avan-
zadas a las Sociedades del Conoci-
miento. Una Perspectiva de Derechos,
Apertura, Acceso y Múltiples Actores.
UNESCO. https://tinyurl.com/y2wp-
vrhn
49
YACHANA Revista Cientíca, vol. 13, núm. 2 (julio-diciembre de 2024), pp. 37-50
Productividad y rendimiento: evaluando el efecto Productividad y rendimiento: evaluando el efecto
multiPlicador de la inteligencia artificial en la economíamultiPlicador de la inteligencia artificial en la economía
Férez-Vergara, J., Ponce-Rosado, V., & Vergara-Ronquillo, C.
Jurkat, A., Klump, R., & Schneider, F.
(2023). Robots and Wages: A Me-
ta-Analysis [Robots y salarios: un
metaanálisis]. ZBW - Leibniz Infor-
mation Centre for Economics. https://
tinyurl.com/thd529hp
Langa, B. (2018, 15 de mayo). Creación
de Modelos de Negocio de éxito Basa-
dos en Inteligencia Articial: Utiliza
Machine Learning y Deep Learning
para Hacer Crecer Tu Negocio. Inde-
pendently Published.
Lara, V. (2014, 3 de julio). Robot, cyborg y
androide, qué son y cuáles son sus di-
ferencias [Última actualización 26 de
agosto de 2017]. Hipertextual. https://
tinyurl.com/3hm2y488
León-Castro, E., Blanco-Mesa, F., Alfa-
ro-García, V., Gil-Lafuente, A. M.,
Merigó, J. M., & Kacprzyk, J. (2022).
Soft Computing and Fuzzy Methodol-
ogies in Innovation Management and
Sustainability. Springer.
Luciano, B., & Ortiz-Morales, C. (Eds.).
(2023). Los desafíos globales de
la Unión Europea: transforma-
ción digital, participación ciuda-
dana y relaciones con América
Latina. Ediciones Universidad Coo-
perativa de Colombia y Editorial de
la Universidad de Alcalá. https://doi.
org/10.16925/9789587604603
Martínez de Pisón, J. (2023). ¿El retorno
de la falacia naturalista? Cuadernos
Electrónicos de Filosofía del Derecho,
(50), 57-85. https://doi.org/http://dx.
doi.org/10.7203/CEFD.50.26492
Miao, F., Holmes, W., Huang, R., & Zhang,
H. (2021). Inteligencia articial y edu-
cación. Guía para las personas a car-
go de formular políticas. UNESCO.
https://tinyurl.com/ycxdhkhu
Orantes, A. (2020). La Inteligencia Arti-
cial y las oportunidades para la em-
presa en Guatemala. Revista Ciencia
Multidisciplinaria CUNORI, 4(2),
141-146. https://doi.org/ https://doi.
org/10.36314/cunori.v4i2.138
Peña, T. (2022). Etapas del análisis de la
información documental. Revista Inte-
ramericana de Bibliotecología, 45(3),
e340545. https://doi.org/10.17533/
udea.rib.v45n3e340545
Villaseca, D., & González, S. (2021, sep-
tiembre). De Silicon Valley a tu nego-
cio. Innovación, data e inteligencia ar-
ticial. ESIC Editorial. https://tinyurl.
com/3fb4ej9k
Preston, J. (2021, October 31). Articial
Intelligence in the Capitalist Univer-
sity. Academic Labour, Commodi-
cation, and Value. Routledge. https://
doi.org/10.4324/9781003081654
Ramírez, W., & Ramírez, C. (2023). Pro-
gramación de Inteligencia Articial.
Curso Práctico. Ra-Ma.
Rodríguez, A. (2017). Crecimiento econó-
mico y capital humano: metodología
para la simulación de una variante del
Modelo de Lucas con aplicación a Mé-
xico. Revista Mexicana de Economía
y Finanzas, 12(2), 23-47. https://doi.
org/https://doi.org/10.21919/remef.
v12i2.89
Rouhiainen, L. (2018). Inteligencia arti-
cial. 101 cosas que debes saber hoy
sobre nuestro futuro. Editorial Alien-
ta. https://tinyurl.com/bdey7n7d
Samuelson, P. A., & Nordhaus, W. D.
50
Productividad y rendimiento: evaluando el efecto Productividad y rendimiento: evaluando el efecto
multiPlicador de la inteligencia artificial en la economíamultiPlicador de la inteligencia artificial en la economía
Férez-Vergara, J., Ponce-Rosado, V., & Vergara-Ronquillo, C.
YACHANA Revista Cientíca, vol. 13, núm. 2 (julio-diciembre de 2024), pp. 37-50
(2010). Economía con aplicaciones a
Latinoamérica (19ª ed.). McGraw-Hill
Education. https://tinyurl.com/4bxp-
fuue
SAP. (2024, 12 de febrero). Uso de la IA
en Latinoamérica ¿Cuántos se han su-
mado? SAP Blog de Innovación. ht-
tps://tinyurl.com/972xsuen
Sossa, H., & Reyes, F. (2021). Inteligencia
articial aplicada a Robótica y Auto-
matización. Marcombo. https://tinyurl.
com/5dxmrp4s
Sowell, T. (2013). Basic Economics (J.
El-Hage, Trad.). Deusto. (Obra origi-
nal publicada en 2011).
Tranberg, S., & Fredslund, J. (2023). Guía
para principiantes de robótica e inteli-
gencia articial. Saxo Publish.
Valbuena, R. (2021). Inteligencia Arti-
cial. Investigación Cientíca Avanza-
da Centrada en Datos. Cencal Press.
https://tinyurl.com/28atckmd
Veiga, A. (2022). Seguro y tecnología.
El impacto de la digitalización en el
contrato de seguro (2ª ed.). Editorial
Civitas; Editorial Arazandi; Thomson
Reuters.
World Bank. (2024). Digital Progress and
Trends Report 2023. World Bank Pub-
lications. https://doi.org/https://doi.
org/10.1596/978-1-4648-2049-6
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Férez-Vergara, J., Ponce-Rosado, V., & Vergara-Ronquillo, C. (2024, julio/diciembre). Productividad
y rendimiento: evaluando el efecto multiplicador de la Inteligencia Articial en la economía.
YACHANA Revista Cientíca, 13(2), 37-50. https://doi.org/10.62325/10.62325/yachana.v13.
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