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La productividad subió. Y no gracias a la IA.
El índice de productividad laboral en Estados Unidos lleva 5 años creciendo a un ritmo que no se veía en 2 décadas. The New York Times le dedicó un análisis completo, acompañado de un gráfico que compara producción, horas trabajadas y productividad desde 2017. La imagen permite pocas interpretaciones: a partir de 2021, la productividad se despega con fuerza, mientras las horas trabajadas apenas aumentan. Estados Unidos está produciendo bastante más con prácticamente el mismo volumen de trabajo.
Ante un dato así, la explicación automática es la inteligencia artificial. Es comprensible. La IA domina cualquier conversación sobre productividad, empleo y futuro del trabajo. Se ha convertido en la respuesta antes incluso de que formulemos bien la pregunta. Pero yo no compro esa conclusión, al menos no todavía. La cronología no encaja. La mejora comenzó varios años antes de que la adopción empresarial de la inteligencia artificial alcanzara una escala suficiente como para explicar un cambio agregado de esta magnitud.
Atribuir a la IA una transformación que ya estaba en marcha antes de su llegada no es visión de futuro. Es confundir una expectativa con una evidencia. La inteligencia artificial será determinante, probablemente mucho más de lo que hoy podemos medir, pero no necesitamos exagerar su impacto presente para reconocer su potencial. De hecho, hacerlo puede impedirnos ver otras transformaciones que ya están produciendo resultados.
Un estudio reciente del NBER, firmado entre otros por Nicholas Bloom y Steven Davis, ayuda a poner orden. La investigación recoge las respuestas de cerca de 6.000 empresas de Estados Unidos, Reino Unido, Alemania y Australia. El 69% ya utiliza inteligencia artificial en algún proceso, pero los propios ejecutivos que la emplean le dedican, de media, apenas 1,5 horas semanales. Más revelador todavía: alrededor del 90% no identifica ningún impacto sobre la productividad de su empresa durante los últimos tres años. Una proporción similar tampoco observa efectos sobre el empleo.
Esos mismos directivos esperan que la situación cambie. Proyectan que la IA elevará la productividad de sus compañías alrededor de un 1,4% durante los próximos 3 años. Puede ocurrir. Seguramente ocurrirá en muchas actividades. Pero el dato muestra con claridad la distancia entre lo que la inteligencia artificial promete para mañana y lo que ha aportado hasta hoy. La promesa es enorme. El resultado agregado, por ahora, es limitado.
«Estamos prestando demasiada atención a la revolución que está llegando y demasiado poca a la que ya ha sucedido.»
Durante los últimos años, miles de empresas digitalizaron procesos, ampliaron sus mercados de talento y reorganizaron su manera de trabajar. El trabajo remoto y los modelos híbridos eliminaron una restricción que durante décadas aceptamos como si fuera una ley natural: para trabajar en una empresa había que vivir cerca de su oficina.
Al desaparecer esa barrera, las organizaciones pudieron buscar profesionales en un mercado mucho más amplio. Y cuando una empresa deja de contratar únicamente entre quienes viven a una distancia razonable de su sede, aumentan las posibilidades de encontrar un mejor encaje entre talento, función y organización. Ese mejor encaje puede parecer menos espectacular que un nuevo modelo de inteligencia artificial, pero tiene una consecuencia empresarial muy concreta: personas más adecuadas para cada responsabilidad producen mejores resultados.
La productividad no depende solo de trabajar más rápido. También depende de reducir fricciones, asignar mejor el talento y dejar de imponer restricciones que no aportan valor. Una empresa que encuentra al profesional adecuado, aunque viva lejos de su sede central, parte con ventaja frente a otra que sigue seleccionando por proximidad geográfica. No es una cuestión ideológica. Es una cuestión de acceso al talento.
Por eso me parece un error reducir el trabajo flexible a una conversación sobre comodidad o conciliación. Todo eso importa, por supuesto, pero la flexibilidad es también una infraestructura de productividad. Permite ampliar el mercado laboral, mejorar la calidad de las contrataciones y organizar el trabajo alrededor de las capacidades de las personas, no alrededor de la ubicación de un edificio.
Esta explicación, además, no se sostiene únicamente sobre una intuición. Cada vez existe más evidencia de que los modelos híbridos y remotos, cuando están bien diseñados, pueden mejorar tanto la productividad como el bienestar. La expresión importante es "bien diseñados". La flexibilidad sin liderazgo, objetivos claros, tecnología, cultura y responsabilidad compartida no resuelve nada. Pero exactamente lo mismo puede decirse de la presencialidad. Llenar una oficina tampoco garantiza colaboración, innovación ni resultados.
Desde zityhub lo vemos en conversaciones con grandes organizaciones. Las empresas que amplían su radio de talento y diseñan su modelo de trabajo con mayor flexibilidad perciben antes una mejora en la calidad de sus equipos que un cambio profundo provocado por cualquier herramienta de IA. Primero se necesita el talento adecuado, dentro de un sistema capaz de darle autonomía, claridad y propósito. Después, ese talento podrá aprovechar mejor la tecnología.
No es la inteligencia artificial la que convierte automáticamente una organización rígida en una empresa productiva. Una cultura de control, procesos innecesarios y decisiones centralizadas seguirá siendo ineficiente, aunque incorpore las herramientas más avanzadas del mercado. La tecnología multiplica la calidad del sistema sobre el que se aplica. Si el modelo de trabajo es pobre, también puede multiplicar sus defectos.
Aquí está, para mí, la lectura del gráfico de The New York Times. Estamos atravesando varias revoluciones al mismo tiempo, pero no todas avanzan al mismo ritmo. La revolución tecnológica todavía está desplegando su impacto. La Revolución Flexible, en cambio, lleva años transformando silenciosamente la forma de contratar, organizar y conectar el talento. No genera tantos titulares, pero puede estar ya dentro de los datos de productividad.
Confundir una promesa futura con una causa presente no es un error menor. Puede llevar a las empresas a invertir toda su atención en la herramienta de moda mientras mantienen intactas las estructuras que limitan su rendimiento. Incorporar inteligencia artificial sin revisar cómo se selecciona el talento, cómo se distribuye el trabajo o cómo se mide la aportación de las personas es digitalizar un modelo antiguo.
Una empresa BeFlex no espera a que la tecnología resuelva sus problemas organizativos. Empieza por eliminar las barreras que le impiden acceder al mejor talento disponible y construir un modelo basado en confianza, autonomía y responsabilidad. Después incorpora la inteligencia artificial para ampliar esas capacidades, no para sustituir la transformación que nunca se atrevió a realizar.
La IA será una gran palanca de productividad. Pero la flexibilidad ya lo está siendo. Los datos, una vez más, están avanzando más rápido que el discurso corporativo.
Fuente: The New York Times, "U.S. Workers Are More Productive Than Ever. A.I. Isn't the Key.", Talmon Joseph Smith, 14 de julio de 2026. Yotzov, I., Barrero, J.M., Bloom, N., Bunn, P., Davis, S.J. et al. (2026). "Firm Data on AI". NBER Working Paper No. 34836.
Escrito por: Ángel Serrano
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