Un informe de la OIT publicado en mayo de 2026, revisado por RH Management, analizó estudios realizados en Australia, Dinamarca, Alemania, Corea, Kuwait, Reino Unido y Estados Unidos para determinar cómo la IA generativa está afectando la productividad, el empleo y la organización del trabajo, a partir de experimentos, datos empresariales, plataformas digitales y encuestas representativas a trabajadores y organizaciones.
La principal conclusión es que las ganancias de productividad son reales, pero desiguales y, en numerosos casos, todavía no han sido verificadas en los resultados generales de las empresas. Aunque las personas completan ciertas tareas con mayor rapidez, el tiempo liberado no se ha convertido de forma clara en más producción, aumentos de ingresos, reducciones de jornada o crecimiento del empleo. El documento denomina a esta brecha paradoja de agregación.
Ahorro invisible
Los resultados más favorables aparecen en actividades delimitadas, como escritura, edición, programación y elaboración de documentos. La tabla de evidencia experimental incluida en la página 7 del informe muestra que las tareas simples evaluadas mediante pruebas controladas fueron completadas entre 20% y 55% más rápido con apoyo de IA generativa. En actividades complejas, las reducciones de tiempo oscilaron entre 12% y 65%, aunque con resultados más variables en calidad y desigualdad.
La velocidad, sin embargo, no siempre representa una mejora de las capacidades de los trabajadores. Parte de los avances observados en tareas simples se explica por la utilización directa de contenidos producidos por la herramienta, con pocas modificaciones posteriores. En esos casos, la tecnología opera más como un mecanismo de automatización que como un apoyo para desarrollar habilidades.
Las encuestas representativas muestran con mayor claridad la distancia entre ahorro de tiempo y productividad laboral. En Corea, un estudio aplicado a 5.512 trabajadores determinó que el 51,8% utiliza IA generativa en su empleo y ahorra, en promedio, 3,8% de su tiempo activo. Esa reducción equivale al 1,4% de las horas de trabajo de toda la fuerza laboral, pero presenta una baja relación con los cambios informados en producción.
En Estados Unidos, los usuarios reportaron un ahorro equivalente al 5,4% de sus horas semanales, mientras que el impacto sobre el total de horas trabajadas en la economía también alcanzó el 1,4%. En Dinamarca, las personas declararon reducciones cercanas al 3%, pero los registros administrativos no detectaron efectos sobre ingresos ni horas trabajadas durante los dos años posteriores a la introducción de estas herramientas.
Resultados desiguales
El informe señala que parte del tiempo liberado se absorbe como ocio durante la jornada o se reasigna hacia actividades que la tecnología no puede realizar. En Corea, el uso de IA generativa estuvo asociado con un aumento de 1,3 puntos porcentuales en la proporción de tiempo destinada al ocio laboral. Además, una sola tarea concentró cerca del 70% del ahorro total informado por cada usuario.
La complejidad del trabajo también modifica los resultados. En tareas bien definidas, la IA generativa puede reducir brechas de desempeño y beneficiar especialmente a trabajadores menos experimentados. En labores que requieren juicio, creatividad o conocimiento especializado, sus efectos dependen de la capacidad de las personas para reconocer errores, evaluar la confiabilidad de las respuestas y contextualizar las recomendaciones.
La evidencia sobre programación refleja estas diferencias. Algunos experimentos encontraron aumentos en las tareas completadas por desarrolladores con menor experiencia. Otros registraron un incremento de 19% en el tiempo necesario para finalizar trabajos entre desarrolladores experimentados. Un análisis basado en datos de GitHub detectó mejoras promedio de entre 2% y 4%, concentradas en profesionales con mayor trayectoria, sin beneficios significativos para quienes se encontraban en etapas iniciales de carrera.
La incorporación de estas herramientas también puede trasladar costos hacia los equipos. El aumento de las contribuciones individuales en programación, por ejemplo, estuvo acompañado por mayores necesidades de discusión y coordinación. En trabajos creativos, la dependencia de sugerencias generadas por IA puede elevar la calidad promedio, pero también reducir la diversidad de ideas y favorecer resultados más estandarizados.
Escala empresarial
Una encuesta internacional aplicada a cerca de 6.000 altos ejecutivos de Estados Unidos, Reino Unido, Alemania y Australia reveló que aproximadamente el 70% de las empresas utiliza activamente inteligencia artificial. No obstante, más del 80% de esas organizaciones declaró que la tecnología no había producido efectos sobre el empleo ni la productividad durante los tres años anteriores.
El uso entre los propios ejecutivos sigue siendo limitado: el promedio alcanza alrededor de 1,5 horas semanales y una cuarta parte afirmó no utilizar estas herramientas. Para los próximos tres años, los directivos proyectan un aumento de 1,4% en la productividad y una reducción de 0,7% en el empleo. Los trabajadores, en cambio, anticipan un incremento neto de 0,5% en la ocupación.
La evidencia disponible tampoco muestra una pérdida masiva de puestos de trabajo atribuible directamente a la IA generativa. Los principales cambios aparecen en la demanda de tareas rutinarias de escritura, traducción, programación y desarrollo web, junto con señales de mayor exposición para posiciones júnior. Sin embargo, el informe advierte que varios de estos resultados presentan limitaciones metodológicas y que las empresas están respondiendo principalmente mediante la reorganización de tareas, más que con la eliminación completa de ocupaciones.
El desafío central, por lo tanto, no se limita a adoptar herramientas. El documento sostiene que los beneficios dependen de cómo la IA generativa se integra en los flujos de trabajo, de la capacidad para medir sus resultados y del rediseño de roles y responsabilidades. La incertidumbre regulatoria, los problemas de confiabilidad, la falta de indicadores y la necesidad de inversiones complementarias en infraestructura y organización ayudan a explicar por qué el tiempo ahorrado todavía no se convierte en productividad empresarial.
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