El impacto de la IA en el mercado laboral: un análisis de la adopción, el valor y la infraestructura relacionada con ella.

Todavía estamos en la parte inicial y difícil de la curva S de adopción de la inteligencia artificial. La proporción de empresas que tienen al menos una vacante relacionada con el uso de la inteligencia artificial ha aumentado.Aproximadamente el 2% en 2018; hasta casi el 6% a finales de 2025.Es una casi triplicación, pero eso significa que el 94% de las empresas no mencionan en absoluto el uso de la IA en sus procesos de contratación. No se trata de un cambio económico generalizado; más bien, se trata de una concentración de inversiones y experimentos por parte de los principales actores del sector.

El sesgo es extremo. Casi el 90% de todos los anuncios relacionados con la IA provienen de solo el 1% de las empresas. La mitad de todos los anuncios proviene de las 1% de empresas más importantes. Esto crea una situación en la que los gigantes como Amazon, Microsoft y Google son quienes construyen las infraestructuras fundamentales, los modelos de computación y las plataformas empresariales. Por ahora, el impacto económico de la IA se limita principalmente a este grupo selecto de empresas. Si la adopción sigue siendo tan concentrada, los beneficios generales para la productividad y el crecimiento en toda la economía serán limitados.

Esto establece la siguiente frontera de inversión. La fase inicial consistió en la implementación de la tecnología. La siguiente fase consiste en permitir el desarrollo de todo lo relacionado con esa tecnología. El problema no se reduce simplemente al acceso a las herramientas necesarias, sino también a la calidad de su integración entre sí. Como señaló un reciente estudio de BCG…El 60% de las empresas a nivel mundial no lograba generar ningún valor real a partir del uso de la IA, a pesar de las inversiones considerables que realizaban en este campo.Se encuentran en las etapas iniciales del uso de la inteligencia artificial como motor de búsqueda o para ayudar en tareas simples. Aún no han alcanzado el punto de inflexión hacia una colaboración semiautónoma, donde comienza la creación de valor real.

Por lo tanto, la tesis de inversión se traslada desde la capa de infraestructura central hacia las plataformas y herramientas que reducen los obstáculos para que las empresas más pequeñas puedan superar el umbral de adopción. El éxito en este ámbito depende de la solución al problema de calidad en la adopción de las soluciones tecnológicas: se trata de diseñar sistemas que guíen a los usuarios desde una eficiencia periférica hacia una reorganización del flujo de trabajo. Las empresas que desarrollen herramientas de IA de próxima generación, no para unos pocos, sino para muchos, serán las que lograrán capturar el crecimiento de esa curva en ascenso.

El punto de estrangulamiento en la creación de valor: desde la implementación de herramientas hasta la integración del trabajo

El hecho de que la inteligencia artificial no genere valor material no es un problema relacionado con sus capacidades, sino más bien un obstáculo en su integración con otros sistemas. Una reciente encuesta realizada por BCG muestra cuán grande es este problema:El 60% de las empresas a nivel mundial no estaban generando ningún valor real a través del uso de la IA, a pesar de haber invertido una cantidad considerable en este campo.El problema no es la falta de herramientas, sino la falta de transformación. La mayoría de las empresas siguen tratando la IA como simplemente una tecnología que se utiliza para llevar a cabo ciertas tareas. Se centran en elementos como los datos de inicio de sesión y el tiempo dedicado al proceso. Este es el estadio inicial e ineficiente del uso de la IA, cuando se utiliza como un motor de búsqueda o para ayudar en tareas simples.

La creación de valor real requiere un cambio fundamental en la forma en que se llevan a cabo las actividades empresariales. Esto implica pasar de una eficiencia periférica a una reinvención del flujo de trabajo principal, donde la IA se convierte en una verdadera colaboradora. Este proceso consta de varias etapas, y el punto crítico es la colaboración semiautónoma, donde los agentes de IA planifican y ejecutan tareas bajo supervisión humana. Para la mayoría de las empresas, alcanzar esta etapa es un proceso complejo que depende de la experiencia de los empleados. Esto requiere una nueva infraestructura operativa: plataformas que guíen a los usuarios en su adopción de la tecnología, herramientas de gestión del cambio para superar barreras psicológicas y organizativas, y sistemas diseñados para integrar la IA en actividades de alto valor, no solo en las administrativas.

Esta necesidad operativa ahora se ha convertido en una presión directa del mercado. La industria de las soluciones SaaS está enfrentando un proceso de revaluación doloroso; las acciones de las empresas que desarrollan software han perdido más de 1 billón de dólares en el año 2026. La causa es clara:Eliminación de elementos innecesarios en las aplicaciones SaaS.Y el surgimiento de herramientas de IA que pueden realizar el trabajo de varias licencias. La supervivencia de las empresas de SaaS ahora depende de la capacidad de ofrecer valor cuantificable en procesos complejos. Esto obliga a una rápida transición del modelo de precios basado en el número de usuarios al modelo híbrido o basado en los resultados. No se trata simplemente de un cambio en los precios; se trata de una necesidad imperiosa para sobrevivir, y esto refleja la necesidad de una integración más profunda con la tecnología de IA en todas las empresas. Las empresas que construyan la infraestructura necesaria para guiar esta integración, tanto en términos de plataformas técnicas como de marcos de gestión del cambio, serán las que lograrán crecer exponencialmente a medida que la curva S continúe ascendiendo.

La capa de infraestructura: construyendo las bases para una difusión exponencial

El próximo cambio de paradigma no se produce solo en los propios modelos de IA, sino también en las plataformas que permiten una integración sin problemas para el 99% de las empresas que están rezagadas. La curva actual de adopción es un ejemplo de concentración, pero el crecimiento exponencial requiere una democratización de la tecnología. La infraestructura debe resolver los problemas relacionados con la calidad de la adopción, guiando a los usuarios desde un nivel de eficiencia periférica hacia una reinvención del flujo de trabajo central. Esto crea una frontera claramente definida para las empresas que construyen las bases necesarias para esta difusión a largo plazo.

La escala del desafío de la integración es enorme. Los directores ejecutivos de las principales empresas dedicadas a la inteligencia artificial pasan más de seis horas semanales en actividades de desarrollo personal. Esto es una clara señal de cuánto trabajo cognitivo se necesita para dominar estos herramientas. Para el empleado promedio, esto representa un obstáculo para acceder a estos recursos. Las empresas que lograrán obtener beneficios son aquellas que construyen plataformas que permitan a todos dominar la inteligencia artificial, integrando guías y soporte directamente en los procesos de trabajo. Esto refleja la realidad de la industria SaaS: la supervivencia de las empresas ahora depende de la entrega de valor cuantificable en procesos complejos, no solo de la venta de licencias. Los ganadores serán aquellos proveedores de infraestructura que reduzcan las barreras para que todos puedan utilizar estos recursos.

Las industrias que están más expuestas a la inteligencia artificial ya están viendo los beneficios de esto. Esto constituye un modelo a seguir para el futuro. El análisis de PwC muestra que…Crecimiento más alto de los ingresos por trabajador en las industrias que están más expuestas a la inteligencia artificial.Además, se producirá un cambio más rápido en las habilidades requeridas para los trabajos expuestos a la inteligencia artificial. Esto indica que aquellos que logran integrar esta tecnología con sus procesos de trabajo obtienen una mayor productividad. La capa de infraestructura no se refiere únicamente al poder computacional; también incluye las plataformas que aceleran este proceso de transición de habilidades y de reingeniería operativa. Las empresas que controlan esta capa de integración, ya sea a través de agentes de inteligencia artificial incorporados, sistemas de aprendizaje adaptativo o modelos SaaS basados en resultados, lograrán capturar el valor que representa la adopción de la inteligencia artificial, a medida que esta se extienda por todo el panorama económico.

Catalizadores, escenarios y lo que hay que observar

La tesis se basa en la construcción de una infraestructura adecuada para el “long tail”. Los indicadores a corto plazo nos ayudarán a determinar si estamos pasando de una fase de concentración de inversiones a una fase de difusión exponencial. Preste atención a tres indicadores clave.

En primer lugar, busque una brecha cada vez mayor en…Crecimiento de los ingresos en las industrias expuestas a la tecnología de la inteligencia artificial.En comparación con la economía en general, los datos de PwC indican que estas industrias tienen un crecimiento tres veces mayor en ingresos por empleado. Si esta diferencia en la productividad se acelera, eso significa que la creación de valor está volviéndose más concentrada y eficiente. Esto confirma el papel importante que desempeña la infraestructura en el logro de ese nivel de calidad. Si la brecha entre las industrias no aumenta, eso indica que los avances logrados hasta ahora están estabilizándose.

En segundo lugar, es necesario monitorear la tasa de adopción entre las empresas más pequeñas. Los datos actuales muestran una concentración muy elevada de dichas empresas en ciertos sectores.Casi el 90% de todos los anuncios de empleo relacionados con la IA provienen de solo el 1% de las empresas.La tesis de cola larga exige que esto cambie. Si la tasa de adopción para las empresas más pequeñas aumenta más allá del ritmo actual, sería una señal clara de que la infraestructura de integración está funcionando bien. Eso significaría que la curva S se está ampliando, y no solo acentuando.

El principal riesgo para la narrativa de adopción exponencial es que la integración de la IA sigue siendo un proceso fragmentado y de bajo valor. La encuesta realizada por BCG es un indicio de alerta:El 60% de las empresas en todo el mundo no lograba generar ningún valor real a partir del uso de la IA, a pesar de las inversiones considerables que realizaban.Si este fracaso persiste, la curva de adopción general de este producto seguirá siendo poco profunda. El mercado relacionado con la infraestructura básica en la nube, así como las plataformas empresariales, depende de un uso cada vez más profundo de este producto, y no simplemente de su ampliación. Una curva poco profunda significa que los beneficios totales son limitados, lo que impide que el impacto económico se extienda a una élite reducida de personas.

El escenario para el éxito es claro. Se necesita que la capa de infraestructura resuelva los problemas relacionados con la calidad de la adopción de las tecnologías, guiando a las empresas desde una eficiencia periférica hacia una reinvención del flujo de trabajo central. Los factores clave radican en los datos: la creciente brecha de productividad y la aceleración de la adopción por parte de las empresas. El riesgo es que, si no se logra un cambio fundamental en la calidad de la integración, toda la tendencia de crecimiento exponencial se detendrá.