Las ganancias de productividad de la IA se están evaporando antes de llegar al resultado final, según muestran dos nuevos estudios, lo que desafía la tesis de inversión de un billón de dólares que ha impulsado el rally bursátil del sector.
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La producción de código con IA se dispara un 300 %, pero los lanzamientos de software solo aumentan un 30 %
Las ganancias de productividad de la IA se están evaporando antes de llegar al resultado final, según muestran dos nuevos estudios, lo que desafía la tesis de inversión de un billón de dólares que ha impulsado el rally bursátil del sector.
Las herramientas de inteligencia artificial están generando código a un ritmo explosivo, pero la gran mayoría de esa producción nunca se traduce en productos de software terminados, según una investigación del Instituto Tecnológico de Massachusetts. Los desarrolladores que utilizan asistentes de IA aumentaron la cantidad de archivos de código que crearon o editaron en casi un 300 %, según el estudio. Esa ganancia se redujo a aproximadamente el 150 % cuando el código llegó a la etapa de revisión y se desplomó a cerca del 30 % cuando apareció en versiones completas de software.
"El cuello de botella se ha desplazado de escribir código a todo lo que sucede después: revisar, integrar, probar, implementar", dijo Mert Demirer, investigador del MIT y coautor del estudio, que rastreó a desarrolladores en múltiples niveles de la cadena de producción de software. "La IA acelera drásticamente la tarea upstream, pero el proceso downstream no ha cambiado".
Los hallazgos se hacen eco de una encuesta paralela de Bain & Co. a 951 grandes empresas de nueve industrias. Entre las empresas que pudieron cuantificar los ahorros de costos generados por la IA, el grupo más grande — el 40 % — reportó reducciones del 10 % o menos, muy por debajo de las expectativas iniciales. El gasto corporativo global en IA ya ha superado el billón de dólares, estima Bain, pero el retorno de esa inversión sigue siendo esquivo para la mayoría de las organizaciones.
El problema del embudo
La investigación del MIT ofrece el mapa más detallado hasta la fecha de dónde se pierden las ganancias de productividad de la IA. El estudio examinó la producción de los desarrolladores en cuatro etapas: creación de archivos de código en bruto, ediciones de archivos individuales, envíos para revisión de código y lanzamientos finales de software. En cada etapa, el impulso de la IA se redujo aproximadamente a la mitad o más.
El patrón se extiende más allá del código hasta la demanda real del mercado. Los lanzamientos de aplicaciones móviles han aumentado significativamente durante el último año, ya que las herramientas de IA redujeron la barrera de desarrollo, pero las descargas de aplicaciones no han aumentado de manera correspondiente, según los investigadores. La mayoría de las nuevas aplicaciones no lograron atraer ni siquiera una base de usuarios modesta, lo que sugiere que la producción acelerada por IA no crea automáticamente valor de mercado.
La encuesta de Bain identificó una preocupación más estructural: el 44 % de las grandes empresas están financiando su próxima ronda de inversión en IA con ahorros de costos de la ronda anterior que aún no se han materializado. La firma consultora describió la dinámica como "una apuesta circular con un defecto estructural". Gartner proyecta que más del 40 % de los proyectos de IA agente serán abandonados para finales de 2027.
La brecha entre nativos e incumbentes
La brecha de productividad no es uniforme en toda la economía. Las empresas construidas desde cero en torno a la IA están viendo resultados dramáticamente diferentes a los de las empresas tradicionales que injertan la IA en flujos de trabajo existentes.
Anthropic, el desarrollador del modelo Claude, reportó que su IA ahora es autora de más del 80 % del código fusionado en su base de código, frente a un dígito bajo antes de que Claude Code se lanzara en vista previa de investigación en febrero de 2025. La compañía dijo que sus ingenieros están produciendo aproximadamente ocho veces más código que en 2024. Las líneas de código por ingeniero por día se habían mantenido constantes durante los primeros cuatro años de la compañía antes de aumentar bruscamente en 2025, según dijo Anthropic en su informe "When AI Builds Itself".
El contraste refleja la electrificación de las fábricas a principios del siglo XX, señalaron los investigadores del MIT. Cuando los fabricantes simplemente reemplazaron las máquinas de vapor por motores eléctricos sin cambiar la distribución de las fábricas, las ganancias de productividad fueron mínimas. El verdadero salto llegó décadas después, cuando los ingenieros rediseñaron las fábricas en torno a estaciones de trabajo individuales con motores dedicados. La IA podría seguir una trayectoria similar, con todos los beneficios requiriendo nuevas estructuras organizativas en lugar de herramientas complementarias.
El ajuste de cuentas en la inversión
Para los inversores, los datos plantean preguntas incómodas sobre la valoración de las acciones expuestas a la IA. La prima actual sobre las acciones de IA — desde Nvidia hasta los proveedores de nube hiperescala y las empresas de software de IA — se basa en expectativas de futuras ganancias de productividad, no en retornos realizados. Si el efecto embudo persiste, la brecha entre el gasto en IA y los resultados comerciales medibles podría desencadenar una reevaluación.
El CEO de Uber, Dara Khosrowshahi, reveló recientemente que la empresa agotó su presupuesto anual de IA en un solo trimestre y planea trasladar la mayor parte del uso de IA a modelos de menor costo, reservando las herramientas fronterizas solo para casos de uso específicos. Una investigación separada sobre aplicaciones legales encontró que combinar IA de código abierto de bajo costo con modelos premium produjo mejores resultados a una fracción del costo.
"La tecnología funciona, pero el valor no ha llegado", escribió Bain en su informe.
Anthropic reconoció la incertidumbre en su propio análisis. "Nada de esto garantiza que la auto-mejora recursiva esté en el horizonte", dijo la compañía. "Aún no está claro que Claude sea capaz de tener juicio de investigación — de elegir los problemas correctos en los que trabajar".
Para los inversores que apuestan por las ganancias de productividad impulsadas por la IA, la espera puede ser más larga de lo que el mercado está descontando actualmente. La tecnología avanza más rápido que las organizaciones y los procesos necesarios para capturar su valor.
Este artículo es solo para fines informativos y no constituye asesoramiento de inversión.
[1] La producción de código se dispara un 300%, pero el output solo aumenta un 30%: Los dividendos de la IA enfrentan una realidad incómoda[2] La IA ya está desarrollando IA, dice Anthropic—y los humanos podrían estar ralentizando las cosas[3] El volumen de código se ha disparado un 300%, pero la producción ha aumentado solo un 30%: El dividendo de la IA enfrenta una realidad incómoda. - Moomoo[4] El volumen de código se dispara un 300%, pero la producción aumenta solo un 30%: El dividendo de la IA se encuentra con una realidad incómoda - 富途牛牛
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