El gobierno que no entienda la IA en 2030 ya perdió y aquí están los datos que me convencieron de eso.

Por: Dr. Carlos Castillo

No es alarmismo. Es aritmética. El WEF y Accenture acaban de publicar los escenarios para 2030 y los números son incómodos para cualquier agenda pública que siga operando en modo reactivo.

Hace unas semanas leí un reporte que me hizo detenerme a mitad de la lectura. No porque fuera alarmista al contrario, el tono es deliberadamente técnico y mesurado. Me detuve porque los números eran tan claros que no había manera de argumentar en contra.

El Foro Económico Mundial, junto con Accenture, publicó en enero de 2025 un análisis sobre el futuro de la productividad global hacia 2030. Es el tipo de documento que debería estar sobre el escritorio de cualquier persona que tome decisiones de política pública, de inversión o de transformación institucional. Y que, con frecuencia, no está.

El dato central es este: más de la mitad del frenazo económico mundial desde 2008 esa sensación colectiva de que el mundo creció menos de lo que debería — no se explica por deudas, ni por guerras, ni por pandemias. Se explica por una caída en la productividad. O dicho de otra manera: el mundo aprendió a producir más lento con lo que ya tiene.

Eso suena técnico. Pero es un problema profundamente humano e institucional. Y su solución o su agravamiento depende en gran medida de decisiones que se toman en oficinas de gobierno, no en laboratorios de tecnología.

El número que más me impactó

El crecimiento anual de la productividad total de los factores la medida más precisa de qué tan eficientemente una economía combina todo lo que tiene cayó de 1.6% en los primeros años del siglo a apenas 0.6% en el período post-crisis. En las economías avanzadas se redujo a la mitad. En las economías de bajos ingresos, se acerca a cero desde 2020.

Y mientras eso pasaba, casi el 40% de las grandes empresas del mundo registró crecimiento negativo de productividad en años recientes. No las pequeñas. Las grandes. Las que supuestamente tienen recursos para innovar.

Esto tiene nombre en la literatura económica: la paradoja de la productividad. Más tecnología disponible que nunca, y sin embargo el impacto agregado en la economía ha sido decepcionante. No porque la tecnología no funcione. Sino porque funciona muy bien en una parte pequeña del ecosistema las empresas frontera, los países con infraestructura, los territorios con talento y muy poco en el resto.

¿Y qué tiene que ver la IA con todo esto?

Todo. O nada. Dependiendo de lo que decidan los gobiernos en los próximos tres años.

El reporte es honesto en algo que pocas veces se dice con tanta claridad: la IA tiene el potencial de revertir esta tendencia de manera sistémica. Pero la velocidad y la profundidad de ese impacto dependen de qué tan rápido y qué tan bien los negocios de distintos sectores y regiones puedan integrarla en sus modelos.

Y ahí aparece la brecha que más debería preocuparnos. Los ejecutivos de economías de altos ingresos califican el uso de IA para mejorar productividad casi un 40% más alto que sus pares en economías de bajos ingresos. Esa diferencia no es tecnológica. No es que unos tengan acceso a mejores modelos de IA. Es una diferencia de infraestructura, de capital humano disponible y en última instancia de política pública.

En otras palabras: la IA no llega como lluvia pareja para todos. Llega como río. Y el cauce lo construyen o lo dejan sin construir los gobiernos.

“Los países que más se beneficiarán de la IA no serán necesariamente los más ricos. Serán los más preparados. Y prepararse es una decisión de política pública, no de mercado.”

El escenario más probable sin intervención activa

El reporte construye cuatro escenarios posibles para 2030, cruzando el ritmo de avance tecnológico con el ritmo de desarrollo del capital humano. El mejor escenario tecnología y talento avanzando juntos genera ganancias amplias y mejora real en nivel de vida. El peor ambos frenando simultáneamente produce estancamiento generalizado.

Pero el escenario más probable en ausencia de política activa no es el catastrófico. Es el de en medio más inquietante: la tecnología avanza, pero la gente se queda atrás. Las empresas grandes ganan. Las pequeñas se quedan fuera. Las regiones conectadas crecen. Las periféricas, no. El reporte lo llama Automation Overload y es exactamente lo que ocurre cuando se confunde comprar tecnología con construir productividad.

En los próximos artículos de esta serie voy a ir desglosando cada uno de estos escenarios, qué implican para México y para América Latina, y qué deberían estar haciendo hoy los gobiernos que quieren estar del lado correcto de esta historia.

Pero hoy me quedo con una pregunta: ¿está el gobierno de tu país diseñando política pública para el 2030 o sigue gestionando los problemas del 2015? Si tienes una respuesta honesta, me interesa leerla en los comentarios.

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