El inicio de La guía del autoestopista galáctico de Douglas Adams, Arthur Dent concluye que “No entres en pánico” es el primer consejo útil o comprensible que recibe en todo el día. No deja de ser una recomendación pertinente también para quienes analizan los datos de productividad de EE. UU. en busca de indicios sobre el impacto de la inteligencia artificial en el empleo o la inversión.

Nuestro Gráfico de la Semana compara la evolución interanual de la producción por hora en el sector no agrícola estadounidense con la de la remuneración real por hora desde 1985. La productividad se ha recuperado del retroceso posterior a la pandemia en 2022 y actualmente crece a un ritmo superior al de los salarios reales. En términos generales, el panorama resulta favorable: la economía genera más por cada hora trabajada, mientras que el poder adquisitivo de los hogares también avanza, si bien a un ritmo más moderado.

Este comportamiento se alinea con el escenario que anticipan los defensores de la IA. El futuro presidente de la Reserva Federal de EE. UU., Kevin Warsh, ha sostenido reiteradamente que los aumentos de productividad impulsados por la IA podrían tener un efecto estructuralmente desinflacionario, al reducir los costes de producción y contribuir a contener los precios de output. En este contexto, los salarios reales podrían incrementarse sin generar tensiones excesivas en los salarios nominales, lo que, a su vez, facilitaría la justificación de tipos de interés más bajos.

No obstante, en la práctica, los bancos centrales difícilmente pueden basar sus decisiones en un único mecanismo causal, incluso cuando este se haya identificado correctamente. Como señala Christian Scherrmann, economista jefe para EE. UU. en DWS, “fuera de los manuales de economía, rara vez se mantienen constantes todas las variables”. Antes de que estos efectos se materialicen, Warsh probablemente deberá enfrentarse a factores como los precios del petróleo o las expectativas de inflación. De hecho, en el corto plazo, el auge de la inversión en IA podría incluso complicar este escenario, al incrementar la demanda de insumos escasos, desde capital y cobre hasta mano de obra especializada como electricistas.

La evidencia disponible hasta la fecha sugiere que las mejoras de productividad a nivel de tareas son reales, aunque concentradas y no necesariamente en los segmentos donde la demanda es más intensa. Asimismo, numerosas actividades de difícil automatización siguen requiriendo juicio, contexto, cambios organizativos y habilidades manuales. Como en anteriores transformaciones tecnológicas, es previsible que la IA modifique los precios relativos y las remuneraciones mucho antes de que su impacto agregado en la economía sea plenamente visible.

Las señales de precios desempeñan un papel clave al orientar a hogares y empresas sobre cómo y cuándo adaptarse, pudiendo incluso incentivar la reconversión profesional —por ejemplo, de programadores hacia perfiles técnicos altamente demandados. Estos desajustes temporales de cualificaciones contribuyen a explicar por qué las nuevas tecnologías tardan en reflejarse en las estadísticas de productividad.

Por el momento, la lección de Arthur Dent mantiene plena vigencia: no entrar en pánico… y no confundir la primera señal comprensible con la respuesta definitiva.