La inteligencia artificial ya asume tareas por valor de 4,5 billones de dólares

Desarrollar las habilidades adecuadas, contextualizar la tecnología y diseñar soluciones orientadas a desafíos reales del negocio permitirá a las organizaciones cerrar la brecha de valor de la IA.

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El debate sobre la burbuja de la IA ha cobrado mayor protagonismo en los últimos años. Esto se debe a una disparidad significativa entre los billones de dólares invertidos en infraestructura de esta tecnología, como fabricación de chips y nuevos centros de datos, y su traducción en términos económicos, sociales y empresariales. La percepción predominante en el ámbito empresarial respecto a la adopción de la inteligencia artificial queda reflejada en estudios como el realizado por el MIT, que revela que el 95% de los proyectos de IA no han alcanzado sus objetivos, poniendo de manifiesto una inquietante tensión en el sector.

Sin embargo, diferentes informes de Cognizant aportan un contrapeso a estas conversaciones. Un informe estima que esta tecnología podría añadir un billón de dólares al PIB e influir en 4,4 billones de dólares  en compras de consumidores solo en EE.UU. Y un informe más reciente evalúa las tareas que la IA  podría automatizar o asistir entre 18.000 tareas y 1.000 perfiles profesionales de la base de datos del mercado laboral estadounidense. Desde esta perspectiva, el valor actual del trabajo que la IA podría realizar asciende a 4,5 billones de dólares en EE.UU., por lo que a todas luces parece que los retornos de la inversión en IA están al alcance.

Los datos de este informe, "New work, new world 2026", debería hacer reflexionar incluso a los más fervientes defensores de la idea de una burbuja de la IA. En primer lugar, las grandes inversiones actuales en IA e infraestructura se ciñen a la promesa del potencial futuro de la tecnología. Y, de hecho, el avance hacia ese potencial se está produciendo rápidamente. Esto es más evidente cuando se compara nuestro actual informe sobre el impacto de la IA en el empleo con el primer informe realizado hace tres años. En este tiempo, en todos los perfiles profesionales, los índices de exposición medios (nuestra medida de cómo impacta la IA en estos grupos profesionales) han aumentado un asombroso 30% por encima de lo que habíamos proyectado que ocurriría en menos de diez años.

En otras palabras, la capacidad de la IA se ha desarrollado tan rápidamente los últimos tres años que ya estamos por delante de nuestras proyecciones a diez años, cuando la primera IA generativa, o GenAI, emerge en el mercado.

La velocidad del cambio también es notable. Nuestro primer informe estimaba un modesto 2% de crecimiento anual en los índices de exposición en los perfiles analizados. Hoy, la cifra ha ascendido al 9% anual. A nivel técnico-teórico, la IA cada vez es más capaz de crear valor en una variedad más amplia y diversa de tareas y perfiles profesionales de los que habíamos imaginado.

Cómo cerrar la brecha de valor de la IA

Aunque la IA tiene el potencial de impactar 4,5 billones de dólares en valor laboral solo en EE. UU., aprovechar de verdad esa oportunidad y convertirla en resultados medibles exige esfuerzo e intencionalidad. Desarrollar las habilidades adecuadas, contextualizar la tecnología y diseñar soluciones orientadas a desafíos reales del negocio permitirá a las organizaciones cerrar la brecha de valor de la IA.

1. Habilidades para desbloquear el potencial de la IA

Una parte significativa del valor de mercado de la IA no proviene solo de sustituir trabajo humano, sino de amplificar el rendimiento de las personas y ayudarles a aportar más valor en sus funciones.

El rápido incremento de la capacidad de la IA para amplificar tareas (del 2% anual hace tres años al 9% anual en la actualidad) subraya la necesidad de que los profesionales colaboren de manera eficaz y segura con estas nuevas herramientas. Esto implica desarrollar competencias como fluidez digital, adaptabilidad y una mentalidad de aprendizaje continuo. Estas habilidades permitirán a los profesionales trabajar junto a los sistemas de IA de forma que mejoren sus capacidades, productividad e innovación.

En los ámbitos donde la IA no puede intervenir- es el caso de los cirujanos que seguirán operando o los abogados que continuarán defendiendo casos-, el valor humano se concentrará en áreas donde las habilidades exclusivamente humanas son irremplazables: pensamiento crítico, creatividad, inteligencia emocional y resolución compleja de problemas.

Al invertir en habilidades, las empresas crearán una fuerza laboral capaz de integrar la IA en el trabajo diario y centrarse en tareas más especializadas o estratégicas que las máquinas no pueden replicar. Así, la capacitación se convertirá en el mecanismo que transformará la inversión actual en IA en resultados reales mañana.

En última instancia, las organizaciones que prioricen el desarrollo del talento garantizarán una plantilla relevante, competitiva y empoderada, capaz de desbloquear todo el potencial de la transformación impulsada por la IA.

2. Contexto para potenciar los resultados de la IA

Además del desarrollo de habilidades, el contexto es clave para obtener valor real de la IA, especialmente en tareas altamente especializadas y en las formas en que trabajan las organizaciones y las personas.

El mapeo del informe a nivel de tareas muestra que la IA puede abordar un conjunto más amplio y diverso de actividades de lo previsto. Pero sin comprensión contextual, gran parte de este potencial queda sin explotar.

Hoy, muchos sistemas de IA corren el riesgo de generar resultados genéricos que no encajan con las necesidades reales. De hecho, esta falta de contexto está alimentando la preocupación por una posible burbuja de la IA. A medida que las organizaciones capaciten a su plantilla para trabajar con confianza con la tecnología, será igualmente importante que los sistemas de IA incorporen la cultura de la compañía, los requisitos regulatorios, los procesos legacy y los patrones de trabajo individuales.

Cuando la IA se conecta con los datos y el conocimiento que definen a una organización, puede ajustarse para impulsar la productividad, apoyar decisiones más precisas y generar resultados significativos.

Cerrar la brecha entre las inversiones actuales y los resultados futuros requiere más que habilidades; exige sistemas de IA conscientes del contexto e integrados con información propia. Este enfoque dual permite que personas y tecnología pasen de la capacidad teórica a la entrega de soluciones personalizadas.

3. IA orientada a soluciones para cumplir las expectativas de retorno

Aunque las capacidades técnicas de la IA siguen avanzando, el valor real surge cuando las soluciones se diseñan en torno a desafíos concretos a los que se enfrentan las organizaciones y a las tareas especializadas que necesitan ejecutar.

Es esencial ir más allá de la automatización genérica y centrarse en los puntos críticos que afectan directamente el rendimiento, la eficiencia y el crecimiento. Cuando la IA se integra en los procesos clave de la organización- ya sea para optimizar cadenas de suministro, mejorar la atención al cliente u optimizar operaciones financieras- la inversión se transforma en resultados medibles.

Atender tareas de nicho también es crítico. Muchos sectores dependen de flujos de trabajo muy específicos, regulaciones propias o sistemas legacy que no pueden resolverse con soluciones estándar. La IA diseñada para estos requisitos puede aumentar la productividad, mejorar la toma de decisiones y habilitar nuevas formas de innovación que las soluciones genéricas no alcanzan.

Al priorizar tanto los desafíos reales de negocio como las tareas especializadas, las organizaciones logran resultados transformadores, refuerzan el compromiso de los empleados y fomentan la innovación. Esta combinación de resolución práctica de problemas y capacidades ajustadas es lo que impulsa retornos sostenibles y asegura que las iniciativas de IA encajen con las necesidades reales del entorno laboral.

Más que una burbuja de IA existe una desconexión en la inversión

El reto actual no es una tecnología sobrevalorada, sino una inversión mal alineada. Se invierte capital significativo en IA, pero la conversión de ese gasto en resultados reales a menudo avanza más lentamente.

Para liberar todo su potencial y corregir esta desconexión, la IA requiere equilibrio, esto significa invertir en las personas, incorporar inteligencia contextual en los sistemas y diseñar soluciones enfocadas en necesidades de negocio reales. Con este enfoque, las organizaciones podrán cerrar la brecha entre la inversión actual y los resultados futuros, posicionándose para un crecimiento sostenible y una innovación continua.