Respecto de la inteligencia artificial (IA), el último Informe de Política Monetaria (IPoM) del Banco Central introduce un matiz que, aunque expresado con la prudencia técnica habitual de la institución, constituye una advertencia de primer orden: la IA ha dejado de ser una promesa sectorial para convertirse en un factor macroeconómico sistémico.
Según el ente emisor, la inversión en infraestructura digital, semiconductores y servicios asociados a la IA explica una fracción relevante del dinamismo reciente en las economías avanzadas, mientras que va reconfigurando los flujos de capital a nivel global.
Sin embargo, el IPoM también introduce una sombra de duda: las valorizaciones observadas en los mercados financieros, asociadas al considerable aumento de la inversión en infraestructura digital, semiconductores y tecnologías vinculadas a la inteligencia artificial, solo serán sostenibles en la medida que dicha inversión se traduzca en aumentos efectivos de productividad.
Este diagnóstico remite inevitablemente a una versión contemporánea de la célebre paradoja formulada por Robert Solow: “se puede ver la era de la computación en todas partes, excepto en las estadísticas de productividad” (1987). Hoy, la paradoja parece reaparecer con nueva intensidad.
La IA está presente en los titulares, en los mercados financieros y en los presupuestos de inversión de las empresas, pero su impacto efectivo sobre la eficiencia y el desempeño económico sigue siendo incierto.
Para evaluar si la IA será un motor sostenido de crecimiento o un nuevo ciclo de sobreinversión, resulta indispensable descender desde el plano macroeconómico al nivel microeconómico. Es dentro de las empresas donde se juega, en última instancia, la validación de las expectativas que el Banco Central observa con cautela.
Los reportes recientes del Boston Consulting Group y del SAS Institute entregan una señal clara en este sentido. De acuerdo con BCG, pese a que la experimentación con inteligencia artificial generativa es hoy casi universal, menos del 20% de las empresas logra escalar estas soluciones con impacto económico verificable en costos, productividad o resultados financieros.
El problema, por tanto, ya no es la disponibilidad tecnológica. Los modelos existen, son cada vez más potentes y los costos de computación han caído de manera significativa. El verdadero cuello de botella es la capacidad de absorción organizacional.
Desde la perspectiva de SAS, el principal riesgo reside en la fragilidad operativa y en la ausencia de gobernanza. Muchas empresas han permitido la proliferación de proyectos piloto aislados, sin trazabilidad de modelos, sin métricas claras de desempeño y sin una evaluación sistemática de riesgos.
Esta falta de estructura no solo impide capturar valor, sino que abre flancos legales, reputacionales y operacionales que rara vez son gestionados por la alta dirección, siendo delegados en áreas técnicas que, a su vez, carecen de una visión integral del negocio.
BCG, por su parte, pone el acento en una falla estratégica más profunda: la IA no se está conectando con el estado de resultados ni se está utilizando para rediseñar procesos de punta a punta. En la mayoría de las organizaciones sigue tratándose como un complemento tecnológico, un “accesorio” del área de TI, y no como una palanca de transformación productiva encabezada por la primera línea ejecutiva. Sin liderazgo explícito del CEO y sin una responsabilidad clara sobre el impacto económico, la promesa de la IA tiende a diluirse.
Es aquí donde el vínculo con el IPoM se vuelve evidente. El Banco Central advierte que la sostenibilidad de la inversión y de las valorizaciones asociadas a la IA depende de que estas se traduzcan efectivamente en aumentos de productividad, una condición que aún presenta un grado relevante de incertidumbre. Los diagnósticos de SAS y BCG explican por qué ese riesgo es real: porque una mayoría de las empresas aún no sabe cómo convertir capacidad de procesamiento en valor económico.
Este desfase tiene precedentes históricos conocidos, como ocurrió con la adopción de Internet, cuando durante años se digitalizaron procesos ineficientes sin rediseñarlos. Las tecnologías de propósito general requieren aprendizaje, cambios culturales y transformaciones organizacionales profundas antes de reflejarse en el crecimiento agregado.
La diferencia hoy es la velocidad y la escala. El ciclo de inversión asociado a la IA es tan amplio y concentrado que una descoordinación persistente entre expectativas financieras y capacidades organizacionales podría tener efectos macroeconómicos no triviales.
Para una economía como la chilena, esta lectura es particularmente relevante. No basta con atraer centros de datos, promover inversión en hardware o adoptar una retórica pro-IA. Si las empresas no desarrollan capacidades internas (i.e., liderazgo, gobernanza de datos, rediseño de procesos y apropiación estratégica de la tecnología), la IA difícilmente elevará la productividad y, en consecuencia, los beneficios macroeconómicos asociados serán transitorios.
En ese sentido, el riesgo que identifica el IPoM no se origina en los algoritmos ni en los mercados financieros, sino en la forma en que hoy se están tomando, o postergando, decisiones estratégicas dentro de las organizaciones.
Para más noticias de After Office en Ex-Ante, clic aquí.
Ni el nuevo gobierno ni la inteligencia artificial: lo que realmente va a definir el empleo calificado en Chile. Por Constanza Ossa. https://t.co/X8sOBQY8lI
— Ex-Ante (@exantecl) January 8, 2026
Publicaciones relacionadas
Elmer Cuba, exsocio de Macroconsult y exdirector del Banco Central peruano, cursó un magíster en la Universidad Católica de Chile, donde dice a Ex-Ante que sus “mejores profesores de la UC fueron Vittorio Corbo, Felipe Larraín y Rodrigo Vergara”. Y recordó un curso de econometría que Jorge Quiroz fue a dictar a Lima, Perú.
El guerrero cultural piensa, implícitamente, que el ciudadano es menos inteligente que él. Esa presunción lo lleva a convencerse de que posee la capacidad para transformar el pensamiento de los demás. A los ojos de estos sujetos, la ciudadanía sería una especie de rebaño influenciable, presa fácil de quienes buscan persuadirlos sobre cómo hay que […]
Si la preocupación es profundizar el mercado de capitales y mejorar el desempeño empresarial, la agenda debe avanzar hacia mecanismos que fortalezcan el valor del directorio como garante de confianza frente al mercado.
Salvo por los tópicos y la jerga de este tiempo, el documento del congreso suena arcaico. La perspectiva que ofrece como novedosa está emparentada con el rudimentario anticapitalismo del FRAP en los años 50 y la Unidad Popular en los 60 y 70. ¿Qué idea tienen los líderes del FA de lo que es un […]
No son el problema: son la semilla que multiplica. Cautelar a quienes poseen grandes empresas no es favoritismo, es responsabilidad. Si queremos un país próspero, debemos proteger el entorno que permite que la riqueza se cree, se mantenga y se reinvierta.
