McKinsey calcula que la IA generativa puede sumar 4,4 billones al año

McKinsey Global Institute ha puesto una cifra concreta a una pregunta que lleva meses flotando en cada conferencia sobre inteligencia artificial: ¿cuánto vale realmente todo esto? La consultora estima que la IA generativa podría añadir entre 2,6 y 4,4 billones de dólares anuales a la economía global, según el informe The Economic Potential of Generative AI: The Next Productivity Frontier, publicado a mediados de este mes.

Para dimensionar la cifra, McKinsey la compara con el producto interior bruto del Reino Unido, una de las economías más grandes del planeta. Es decir: la firma sostiene que el valor añadido por esta tecnología, en su franja alta, equivaldría a crear una economía del tamaño británica cada año, solo con la productividad que libera la IA generativa.

De dónde sale la cifra

El cálculo no aparece de la nada. McKinsey llevaba años analizando el impacto económico de la inteligencia artificial "tradicional" —sistemas de predicción, optimización o clasificación entrenados para tareas específicas—. Lo nuevo de este informe es que aísla el efecto añadido de los modelos generativos, capaces de producir texto, imágenes o código a partir de instrucciones en lenguaje natural, como los que popularizaron ChatGPT o Bard en los últimos meses.

Según la consultora, la IA generativa no sustituye ese impacto previo: lo amplifica. El informe estima que esta tecnología podría incrementar entre un 15% y un 40% el efecto económico total que ya atribuían a la inteligencia artificial en su conjunto, precisamente porque automatiza tareas que hasta ahora se consideraban resistentes a la automatización: redactar informes, programar, generar diseños o mantener conversaciones con clientes.

Los sectores que más ganan

McKinsey identifica la banca, el sector tecnológico, las ciencias biológicas (farmacéuticas y biotecnología) y el comercio minorista como las industrias donde el impacto económico sería mayor en términos absolutos, tanto por el volumen de tareas cognitivas repetitivas que manejan como por su capacidad para invertir rápidamente en estas herramientas.

El informe no se limita al valor generado por nuevos productos o servicios. Buena parte de la cifra procede de ganancias de productividad: hacer lo mismo con menos horas de trabajo humano. Aquí es donde McKinsey introduce el dato que más ha circulado entre analistas del mercado laboral: la firma calcula que la IA generativa tiene el potencial técnico de automatizar actividades que hoy ocupan entre el 60% y el 70% del tiempo de los empleados, frente al 50% que la propia consultora estimaba antes de que estos modelos existieran.

Potencial técnico, no certeza económica

Conviene leer esa cifra con precisión: McKinsey habla de potencial técnico de automatización, no de una predicción de que esas tareas vayan a desaparecer mañana. Entre lo que la tecnología puede hacer y lo que las empresas efectivamente adoptan median años de inversión, formación de plantillas, marcos regulatorios y, en no pocos casos, resistencia organizativa. La propia historia de la automatización industrial enseña que la brecha entre capacidad técnica y despliegue real puede tardar una década o más en cerrarse.

El rango de 2,6 a 4,4 billones de dólares también refleja esa incertidumbre: no es una cifra única sino un intervalo amplio, condicionado a la velocidad de adopción, la regulación que se desarrolle en cada país y la capacidad de las empresas para rediseñar procesos en torno a estas herramientas, algo que McKinsey reconoce explícitamente como el principal factor de variación en su modelo.

Por qué importa ahora

El momento de publicación no es casual. Desde el lanzamiento público de ChatGPT en noviembre de 2022, la inversión en startups de IA generativa se ha disparado y las grandes tecnológicas —Microsoft, Google, Amazon— han anunciado integraciones de estos modelos en prácticamente toda su oferta de productos. Un informe de esta magnitud, firmado por una consultora con la credibilidad de McKinsey entre directivos y consejos de administración, funciona como munición para quienes defienden acelerar la adopción corporativa de estas herramientas.

Al mismo tiempo, la cifra alimenta el debate sobre el empleo que lleva meses instalado en el sector. Si una parte relevante del trabajo cognitivo actual es automatizable, la pregunta que queda abierta —y que el propio informe no resuelve— es qué ocurre con las personas que hoy realizan esas tareas: si se reasignan a funciones nuevas, si sus puestos se reducen, o si el resultado neto depende, como en anteriores oleadas tecnológicas, de decisiones políticas y empresariales que aún están por tomarse.

Lo que McKinsey pone sobre la mesa es una estimación de valor potencial, no un mapa de cómo repartirlo. Esa parte de la historia todavía se está escribiendo, y dependerá menos de la capacidad técnica de los modelos que de las decisiones que tomen gobiernos y empresas en los próximos años.