La inteligencia artificial podría aumentar la productividad europea en torno a un 1 % en cinco años, pero aproximadamente el 60 % de los trabajadores en las economías europeas avanzadas tienen empleos muy expuestos a esta tecnología, según un nuevo informe del Fondo Monetario Internacional preparado para los ministros de finanzas de la Unión Europea.
La evaluación, presentada durante una reunión ministerial informal en Dublín, describe la IA como un impacto económico potencialmente útil pero desigual. El FMI señaló que los beneficios podrían concentrarse en los países más ricos, las regiones mejor preparadas y los empleos donde el software complementa a los empleados, mientras que otros trabajadores se enfrentan a la automatización y los sistemas eléctricos locales absorben la creciente demanda de los centros de datos. Según el informe, los centros de datos europeos ya consumen alrededor del 3 % de la electricidad del continente.
Las cifras, publicadas el sábado por Reuters, no constituyen una previsión de que la IA genere automáticamente crecimiento o elimine una proporción fija de empleos. Describen la exposición y los efectos modelados en la productividad bajo supuestos sobre la adopción, la inversión y el ajuste económico. La cuestión política central es si Europa podrá distribuir los beneficios de forma suficientemente amplia como para evitar que la IA acentúe las brechas existentes en capital, cualificaciones e infraestructuras.
Una ganancia modesta, distribuida de manera desigual
La estimación del FMI, cercana al 1%, coincide con su análisis anterior, que situaba el aumento acumulado de la productividad de Europa derivado de la adopción de la IA en torno al 1,1% en cinco años sin reformas más profundas. Esto resulta significativo para una región de crecimiento lento, pero no es suficiente por sí solo para resolver la brecha de productividad que Europa mantiene desde hace tiempo con Estados Unidos.
Las mejoras en la productividad se producen cuando la IA ayuda a los trabajadores a completar tareas más rápido, mejora la toma de decisiones o permite a las empresas producir más con la misma mano de obra y capital. Estas mejoras pueden verse mermadas cuando las empresas carecen de datos fiables, personal cualificado, acceso a recursos informáticos o la capacidad de reorganizar el trabajo en torno a las nuevas herramientas. Por lo tanto, la mera adopción no equivale a un resultado económico: la compra de software no garantiza un aumento de la producción, los salarios ni la rentabilidad.
La brecha entre países es importante porque las empresas y regiones más productivas de Europa suelen tener una infraestructura digital más sólida, mercados de capitales más desarrollados y una mayor reserva de mano de obra especializada. Si estas ventajas determinan dónde se concentra la inversión en IA, la tecnología podría impulsar el crecimiento general, dejando aún más rezagadas a las regiones de menor productividad.
La exposición de los trabajadores no supone la pérdida del empleo
La cifra del 60 % del FMI mide la exposición laboral, no el desempleo previsto. Un puesto de trabajo se considera expuesto cuando la IA puede realizar o modificar una parte significativa de sus tareas. En algunas ocupaciones, esto puede aumentar la productividad de los empleados; en otras, puede reducir la demanda de trabajo rutinario. El resultado depende de si las empresas utilizan la IA principalmente para asistir a las personas, sustituirlas o crear nuevos productos que incrementen la demanda.
Esa distinción es fundamental para el argumento económico , según el cual las políticas deben centrarse en el ajuste en lugar de tratar el cambio tecnológico como un evento aislado en materia de empleo. La capacitación, la movilidad laboral, el seguro de salarios y la protección social pueden influir en si el desplazamiento laboral se convierte en una reasignación temporal o en una exclusión prolongada. El ritmo de difusión de la IA hace que estas instituciones sean más importantes, ya que los trabajadores pueden tener menos tiempo para adaptarse que durante las anteriores oleadas de automatización.
La electricidad y la informática son limitaciones vinculantes
La estimación del FMI de que los centros de datos consumen alrededor del 3 % de la electricidad europea pone de manifiesto un segundo problema de distribución. La carga se concentra en torno a centros neurálgicos como Dublín, Fráncfort, Londres, Ámsterdam y París, donde pueden surgir colas de conexión y limitaciones en la red mucho antes de que la generación a nivel continental se vuelva escasa. Por lo tanto, la expansión de la IA requiere no solo más energía, sino también transmisión, subestaciones, sistemas de refrigeración y normas para la asignación de costes de red.
El plan de acción de la Comisión Europea busca expandir la computación nacional mediante centros de IA y futuras gigafábricas, mejorar el acceso a los datos y acelerar su adopción. Esta estrategia aborda la dependencia de la infraestructura extranjera, pero también plantea el desafío de los costos y los permisos identificados por el FMI. La capacidad de computación se anuncia con mayor rapidez que la infraestructura de redes, los equipos de construcción especializados y los proyectos energéticos.
La exposición de Europa a proveedores de modelos estadounidenses y chinos genera un riesgo estratégico asociado. La dependencia de empresas externas puede acelerar la adopción, ya que las empresas obtienen acceso inmediato a herramientas avanzadas. Sin embargo, también puede desplazar el poder de fijación de precios, el gasto en la nube y los datos comerciales confidenciales hacia proveedores regulados en otros países. Desarrollar capacidad nacional podría reducir esa dependencia, pero hacerlo a gran escala requiere capital a largo plazo y un mercado lo suficientemente grande como para sustentar una infraestructura costosa.
El mercado único es la clave
La propuesta del FMI no se centra tanto en seleccionar a los ganadores como en reducir las barreras que impiden la difusión de tecnologías exitosas. La fragmentación de los mercados de capital, trabajo y energía dificulta que las empresas jóvenes financien su expansión, contraten personal a nivel internacional y operen en la UE como un mercado único. El informe Draghi identificó esta misma combinación de baja productividad, altos costes energéticos e inversión insuficiente como una amenaza para la competitividad.
La regulación forma parte de este cálculo, pero no es el único factor. La Ley de IA establece requisitos basados en el riesgo y un calendario por fases, mientras que las modificaciones recientes aplazan algunas obligaciones de alto riesgo. Unas normas claras pueden facilitar la adopción al reducir la incertidumbre y limitar los usos perjudiciales; una implementación compleja o incoherente puede aumentar los costes fijos, que las empresas más pequeñas absorben con mayor dificultad que las grandes compañías.
Lo que establece la sesión informativa
El informe del FMI refuerza la idea de que el debate europeo sobre la IA no puede reducirse a una dicotomía entre innovación y regulación. Una misma tecnología puede aumentar la producción, perturbar el empleo, sobrecargar las redes eléctricas y profundizar las dependencias estratégicas simultáneamente. Las ganancias estimadas se basan en modelos y dependen de la adopción, la reorganización empresarial y la inversión pública; las cifras laborales evidencian la exposición al riesgo, más que los despidos inevitables.
Lo que cambia ahora es el referente político. Los gobiernos de la UE cuentan con una estimación cuantificada de un modesto dividendo de productividad a nivel continental y una advertencia más clara de que su distribución puede ser tan importante como su magnitud. La siguiente evidencia provendrá de si la adopción se extiende más allá de las grandes empresas y los centros tecnológicos, si la inversión complementaria se mantiene al ritmo y si las ganancias de productividad se reflejan en la producción medida y no solo en el gasto en software.
