Los impactos macroeconómicos de la IA

Este evento se organiza en el marco de la serie AI for Good de la UIT.

¿Estamos pasando por alto el verdadero impacto económico de la IA? ¿Cómo podemos dotar a los responsables de políticas de mejores herramientas? Las inversiones en inteligencia artificial generativa se están acelerando rápidamente, pero nuestra comprensión de su impacto a nivel de toda la economía sigue siendo limitada. Aunque los estudios a nivel de empresa y la evidencia basada en tareas están creciendo, las proyecciones macroeconómicas siguen oscilando entre ganancias de productividad modestas y efectos de crecimiento transformadores. Para los responsables de políticas, esta incertidumbre dificulta la toma de decisiones eficaces.

Esta sesión presenta un nuevo marco de modelización del Grupo del Banco Mundial que trata la IA no como un simple shock de productividad, sino como una transformación estructural del proceso de producción. Al incorporar el paradigma de producción hardware–software en el modelo dinámico de equilibrio general computable (MEGC) del Banco (MANAGE), simulamos cómo la adopción de la IA transforma los sectores, las ocupaciones y los precios, bajo restricciones presupuestarias a lo largo del tiempo. El marco integra datos detallados a nivel de tareas y ocupaciones, basados en el Índice ILO-NASK de exposición a la IA generativa, lo que permite que los patrones de sustitución varíen entre sectores, y modela la IA como un paquete de capital dual que combina datos, software y capital intangible. Esto permite a los responsables de políticas evaluar distintos escenarios de adopción y sus implicaciones para el crecimiento, el cambio estructural y la equidad.

Al ir más allá de los enfoques de equilibrio parcial, esta herramienta proporciona a los gobiernos una visión macroeconómica más coherente para diseñar estrategias de IA que promuevan un desarrollo inclusivo y sostenible.

De cara a 2026, el debate abordará la aplicación de este marco en un primer estudio de caso, Polonia, así como la posibilidad de aplicarlo en distintos contextos nacionales, en particular en economías emergentes y de ingresos medios, donde el diseño de políticas será clave para determinar el impacto de la IA en el desarrollo.