La reconfiguración de beneficios de 4,7 billones de dólares impulsada por la IA: ganadores y perdedores por industria y estrategias de respuesta para las potencias medias

Resumen ejecutivo

La cifra de 4,7 billones de dólares presentada por Bain & Company no representa un nuevo valor añadido, sino la escala de la redistribución dentro del conjunto de beneficios industriales existente. Indicadores como la inversión de casi 7 billones de dólares en infraestructura de IA por parte de los proveedores de la nube, la participación del trabajo en la renta de EE. UU. en un mínimo histórico (52,8 %) y los márgenes corporativos récord (14,9 %) muestran que esta reconfiguración ya está en marcha, distorsionando la distribución entre capital y trabajo. En sectores donde la construcción de confianza es crucial, como la sanidad y las finanzas, una brecha entre la velocidad de adopción de la IA y la medición del rendimiento está creando un desfase temporal en este cambio de beneficios. Mientras tanto, la industria financiera de China está utilizando explícitamente la transición a la IA en el sector de gestión de activos de EE. UU. como punto de referencia para mejorar su propia competitividad. Dado que Corea del Sur se posiciona como un usuario industrial en lugar de un proveedor de plataformas en esta reconfiguración, necesita diseñar una estrategia de doble vertiente: un eje de respuesta común para proteger su base industrial nacional independientemente del escenario que se materialice, y respuestas condicionales y específicas por sector para industrias como la sanidad y las finanzas. Las tareas clave incluyen la reforma de los sistemas regulatorios y de reembolso, la implementación de políticas industriales específicas y la construcción de una red de seguridad para la transición destinada a las pequeñas y medianas empresas (pymes) y las empresas emergentes que se están quedando atrás por la brecha de adopción.

I. Análisis de la situación

La reconfiguración de beneficios de 4,7 billones de dólares impulsada por la IA: un análisis de ganadores y perdedores por industria

1. Antecedentes y desarrollos

El punto clave con respecto a la cifra de 4,7 billones de dólares presentada por Bain & Company es que no representa la creación de nuevo valor añadido, sino la escala de la redistribución dentro del conjunto de beneficios industriales existente [4]. El diagnóstico de Bain es que esto repite el mismo patrón visto en transiciones tecnológicas pasadas, como las eras del PC, internet, los dispositivos móviles y la nube. Según Bain, cada transición fue recibida tanto con un optimismo desmedido como con escepticismo, mientras que el cambio real en los beneficios solo se hizo visible gradualmente a lo largo de varios años [4].

La base material para esta reconfiguración ya está establecida. El Banco de Pagos Internacionales (BPI) señala que el auge de la IA está impulsando un aumento de la inversión a gran escala financiada con deuda [12]. Se estima que la inversión en infraestructura de IA por parte de los proveedores de servicios en la nube es de alrededor de 7 billones de dólares [13]. Esta inversión ha provocado un auge en la construcción de centros de datos, con ingresos de las 400 principales empresas de construcción de EE. UU. que alcanzarán los 671.400 millones de dólares en 2025, un aumento del 11,8 % [13]. Esto significa que las implicaciones para la seguridad comercial y económica, específicamente en lo que respecta a la política industrial y la asignación de inversiones, ya están surgiendo en esta etapa.

Dentro de Estados Unidos, se están planteando preocupaciones de que este auge de la inversión esté distorsionando la estructura de distribución de la renta del trabajo. La participación del trabajo en la renta de EE. UU. ha caído al 52,8 %, su nivel más bajo desde que comenzaron las estadísticas en 1947, mientras que los márgenes corporativos han alcanzado un máximo histórico del 14,9 % del PIB [5]. Aunque el secretario del Tesoro, Scott Bessent, y el presidente de la Fed, Kevin Warsh, tienen la esperanza de que las ganancias de productividad impulsadas por la IA alivien la carga de la deuda nacional de 40 billones de dólares, los medios de comunicación locales señalan que las estadísticas no respaldan tal optimismo [5].

2. Situación actual

El ritmo de adopción de la IA no es uniforme en todas las industrias. Según un estudio de la firma de capital de riesgo Menlo Ventures, el ritmo de adopción de la IA en el sector sanitario de EE. UU. es 2,2 veces el promedio de toda la economía [15]. El software especializado en documentación clínica y medicina de precisión, como OpenEvidence, Abridge y Tempus AI, está proliferando bajo el liderazgo de los sistemas de salud [15]. Sin embargo, la propia industria sanitaria reconoce que es difícil medir completamente los costos y beneficios de la adopción de la IA utilizando métricas financieras tradicionales [15]. Esto se alinea perfectamente con la proposición de Bain de que el «nivel de construcción de confianza» determina la velocidad de la reconfiguración de beneficios en cada industria.

Se observa un patrón similar en la industria de gestión de activos financieros. El medio de comunicación chino Caixin informó que las grandes empresas de gestión de activos de EE. UU. han pasado a una etapa de internalización sistemática de la IA en todas las áreas —análisis de inversiones, construcción de carteras, servicio al cliente y cumplimiento normativo— y analizó específicamente el caso de la reorganización del liderazgo en IA de T. Rowe Price [14]. El hecho de que Caixin enmarque esto como un precedente a seguir por la industria china de gestión de activos muestra que China percibe la reconfiguración impulsada por la IA en las industrias estadounidenses como un punto de referencia para asegurar la competitividad de su propia industria financiera [14].

La estructura del gasto corporativo en TI también se está reconfigurando. IDC predice que el gasto corporativo en tecnología alcanzará los 4,25 billones de dólares para 2026, analizando que la mayor parte de este aumento está impulsado por la IA [9]. Al mismo tiempo, otro estudio encontró que los ingresos anuales recurrentes (ARR) de las empresas emergentes se han vuelto mucho más inestables que en el pasado [9]. Esto implica que la IA está teniendo un doble efecto: crear oportunidades para nuevos participantes y, simultáneamente, socavar la estabilidad de los modelos de negocio existentes.

Se está formando un conjunto de beneficios separado en el sector del clima y la sostenibilidad. Un estudio conjunto de Boston Consulting Group (BCG) y Temasek proyectó que la aplicación de las capacidades actuales de IA a las industrias relacionadas con el clima podría generar alrededor de 600.000 millones de dólares en valor económico anual para 2028 [1]. El medio de comunicación brasileño Exame informó que la manufactura se considera el mayor beneficiario potencial entre estos sectores [1]. BCG enfatizó que «la IA es más que una herramienta de eficiencia», señalando un cambio estructural industrial que va más allá de la simple automatización [1].

Desde la perspectiva del Sur Global, existen preocupaciones significativas de que los beneficios de la reconfiguración se distribuyan de manera desigual. Si bien la UNCTAD proyecta que el mercado de la IA crecerá 25 veces en 10 años para alcanzar los 4,8 billones de dólares en 2033, también especificó que garantizar que los frutos de este crecimiento se distribuyan equitativamente a los países en desarrollo es una parte central de la agenda de desarrollo [6]. Los medios locales en países como Filipinas y Kuwait también están expresando interés en la aplicabilidad de la IA a sus propias industrias, junto con una perspectiva moderada de que la IA reconfigurará los empleos en lugar de eliminarlos [16][17].

3. Actores e intereses clave

Las grandes empresas tecnológicas y los proveedores de servicios en la nube de EE. UU. son los principales inversores en esta reconfiguración. Su estrategia es apropiarse de una parte significativa del conjunto de beneficios de la IA a través de una inversión en infraestructura de aproximadamente 7 billones de dólares [13]. Como señala el BPI, esta inversión se financia con deuda, lo que tiene el efecto secundario de distorsionar las señales del ciclo económico y complicar las decisiones de política monetaria [12].

Las autoridades del Tesoro de EE. UU. y la Reserva Federal buscan aprovechar las ganancias de productividad impulsadas por la IA para abordar el problema de la deuda nacional, pero los datos reales muestran que los beneficios fluyen hacia los márgenes corporativos en lugar de hacia el trabajo [5]. Esto implica que la reconfiguración de beneficios impulsada por la IA tiene el potencial de escalar a un conflicto distributivo dentro de la política interna de EE. UU.

La industria financiera y de gestión de activos de China está observando el caso de EE. UU. y utilizando como referencia su propia estrategia de transición a la IA para la industria [14]. Esto sugiere que la competencia tecnológica entre EE. UU. y China no se limita a los semiconductores avanzados o al rendimiento de los modelos, sino que se está extendiendo a la brecha en las capacidades de implementación a nivel de industria individual.

Los actores de la industria sanitaria (sistemas hospitalarios, empresas emergentes) lideran en términos de velocidad de adopción, pero cada uno está repitiendo experimentos individuales en ausencia de métricas estandarizadas para medir el rendimiento frente a la inversión [15]. Las empresas de consultoría (Bain, BCG) diagnostican que, en medio de esta incertidumbre, el nivel de confianza en la construcción de confianza específica de la industria y las estrategias de implementación determinará la competitividad corporativa. La demanda de consultoría en sí misma está surgiendo como una nueva fuente de beneficios en la forma del mercado de asesoramiento para la transición a la IA [4][8].

El bloque de países en desarrollo, liderado por la UNCTAD, se centra en la configuración de normas para garantizar que los beneficios del mercado, que se prevé que crezca hasta los 4,8 billones de dólares, no se concentren en países y corporaciones desarrolladas específicas [6]. Esto tiene el potencial de ser utilizado como base para que el Sur Global exprese sus opiniones en las discusiones sobre regímenes regulatorios internacionales.

4. Cuestiones clave

La primera cuestión se deriva del hecho de que la reconfiguración de beneficios es un «desplazamiento» en lugar de una «creación» de valor. Debido a que esta estructura divide claramente a ganadores y perdedores dentro de las industrias, las decisiones de política industrial a nivel nacional sobre dónde enfocar la inversión en IA están directamente vinculadas a asuntos de seguridad comercial y económica. Variables como la dependencia de las cadenas de suministro de semiconductores y centros de datos y el grado de localización de la infraestructura en la nube determinarán la parte de cada país en los beneficios redistribuidos.

La segunda cuestión es la asimetría en la «velocidad de construcción de confianza» entre industrias. Existe una diferencia significativa en el ritmo de reconfiguración entre industrias como la sanitaria, donde la adopción es rápida pero los sistemas de medición del rendimiento son inadecuados, e industrias como la financiera, donde las estructuras de cumplimiento normativo y gestión de riesgos ya están establecidas. Esto significa que la rapidez con la que un país puede construir la infraestructura de confianza en la IA de su industria nacional (por ejemplo, gobernanza de datos, métricas de rendimiento estandarizadas) se convierte en una variable de su competitividad nacional.

La tercera cuestión es la política de la distribución. Como se ve en el caso de EE. UU., si continúa la tendencia de que las ganancias de productividad de la IA fluyan hacia los márgenes corporativos en lugar de la renta del trabajo, podría traducirse en una reacción política interna y presiones proteccionistas. Desde la perspectiva de una potencia media, las limitaciones que este conflicto distributivo podría imponer en su propio mercado laboral y en el diseño de su política industrial son una variable política tangible.

La cuarta cuestión es la preocupación por la exclusión del Sur Global. Si la reconfiguración del conjunto de beneficios de la IA procede centrada en las grandes plataformas y el capital de los países desarrollados, las naciones en desarrollo corren el riesgo de quedar como receptores de reglas en lugar de beneficiarios de la reconfiguración. En este contexto, los argumentos de equidad planteados por la UNCTAD podrían proporcionar una justificación para que las potencias medias la aprovechen en futuras negociaciones internacionales sobre la gobernanza de la IA.

II. Análisis en profundidad

La reconfiguración de beneficios de 4,7 billones de dólares impulsada por la IA: un análisis en profundidad

1. Análisis de las causas fundamentales

La causa fundamental de la reconfiguración de 4,7 billones de dólares no es el nuevo valor añadido creado por la IA. Más bien, reside en la redistribución del conjunto de beneficios existente [4]. Bain define esto como si tuviera la misma estructura que las transiciones tecnológicas pasadas, como las eras del PC, internet, los dispositivos móviles y la nube [4]. El diagnóstico de Bain es que cada período de transición fue recibido tanto con un optimismo desmedido como con escepticismo [4]. Una característica común es que el cambio real en los beneficios ocurrió de manera gradual y desigual [4].

El impulsor físico que desencadena esta reconfiguración es la escala y la velocidad de la inversión de capital. El Banco de Pagos Internacionales (BPI) analiza que el auge de la IA está impulsando un aumento de la inversión a gran escala financiada con deuda [12]. El capital invertido por los proveedores de servicios en la nube en la construcción de infraestructura de IA se estima en alrededor de 7 billones de dólares [13]. Cuando un capital de esta magnitud se concentra en una trayectoria tecnológica específica, el método de su asignación se convierte en la variable principal que determina los ganadores y perdedores en todas las industrias. IDC ha predicho que el gasto corporativo en tecnología alcanzará los 4,25 billones de dólares para 2026, afirmando que la mayor parte de este aumento será impulsado por la IA [9]. Esto significa que la dirección del gasto ya está fuertemente sesgada hacia un sector específico.

Además, entra en juego una segunda variable fundamental: la «velocidad de construcción de confianza» en cada industria. En industrias como la sanitaria, donde el costo de un diagnóstico o juicio erróneo es alto, surge un patrón dual: la rápida adopción de la IA se combina con una medición del rendimiento retrasada [15]. Según la firma de capital de riesgo Menlo Ventures, el ritmo de adopción de la IA en el sector sanitario de EE. UU. es 2,2 veces el promedio de toda la economía [15]. Sin embargo, la propia industria admite que las métricas financieras tradicionales no pueden capturar completamente los costos y beneficios de la adopción de la IA [15]. La brecha entre la velocidad de adopción y la velocidad de validación de la confianza es el mecanismo fundamental que crea el desfase temporal en la reconfiguración de beneficios.

2. Contexto estructural

Estructura económica: distorsión en la distribución entre capital y trabajo

Dentro de la economía de EE. UU., hay signos claros de que el auge de la inversión en IA ya está distorsionando la distribución de la renta entre el capital y el trabajo. La participación del trabajo en la renta de EE. UU. ha caído al 52,8 %, su nivel más bajo desde que comenzaron las estadísticas en 1947 [5]. Por el contrario, los márgenes corporativos han alcanzado un máximo histórico del 14,9 % del PIB [5]. El secretario del Tesoro, Scott Bessent, y el presidente de la Fed, Kevin Warsh, tienen la esperanza de que las ganancias de productividad impulsadas por la IA alivien la carga de la deuda nacional de 40 billones de dólares [5]. Sin embargo, el medio de comunicación local The News International señala que la evidencia estadística para respaldar este optimismo es débil [5]. Esto sugiere que la reconfiguración de beneficios de 4,7 billones de dólares no es solo un cambio horizontal entre industrias, sino que también está ocurriendo simultáneamente a lo largo del eje vertical del capital y el trabajo. Desde una perspectiva de seguridad comercial y económica, esta distorsión en la distribución de la renta puede actuar como un factor que aumenta la carga política sobre las políticas industriales y sociales nacionales.

Estructura política: benchmarking nacional y encuadre competitivo

La industria financiera de China está utilizando explícitamente la transición a la IA en el sector de gestión de activos de EE. UU. como punto de referencia. Caixin evaluó que las grandes empresas de gestión de activos de EE. UU. han entrado en una etapa de internalización sistemática de la IA en todas las áreas —análisis de inversiones, construcción de carteras y cumplimiento normativo— y analizó específicamente el caso de la reorganización del liderazgo en IA de T. Rowe Price, presentándolo como un «punto de referencia para las instituciones chinas de gestión de activos» [14]. Esto muestra que la reconfiguración de beneficios industriales está pasando de la competencia a nivel de empresa individual a una estrategia para asegurar la competitividad de la industria financiera nacional. Esto se conecta directamente con el área temática de la competencia interestatal sobre la IA. Sin embargo, lo que este caso revela no es tanto una confrontación directa de estado contra estado, sino más bien un patrón en el que las ventajas acumuladas a nivel de industria y empresa individual se reconstruyen retroactivamente en un discurso sobre la competitividad nacional.

Estructura de seguridad: inversión en infraestructura y riesgos en la cadena de suministro

El auge en la construcción de centros de datos, que forma la base material de la reconfiguración de beneficios de la IA, ya está causando cambios estructurales en la economía real. Impulsado por un aumento en la demanda de generación de energía e infraestructura, los ingresos de las 400 principales empresas de construcción de EE. UU. alcanzaron los 671.400 millones de dólares en 2025, un aumento del 11,8 % [13]. Sin embargo, a la industria le preocupa una brecha en la que la capacidad de construcción, incluido el desarrollo de la fuerza laboral, no puede seguir el ritmo de esta demanda [13]. Esto muestra que la reconfiguración industrial impulsada por la IA está entrelazada con múltiples cuellos de botella en la cadena de suministro, incluso en semiconductores, redes eléctricas y mano de obra de la construcción. Esto crea una estructura en la que los riesgos relacionados con los minerales críticos y las cadenas de suministro, que normalmente se abordan en el ámbito de la seguridad comercial y económica, repercuten en toda la economía real a través del canal de la inversión en infraestructura de IA.

3. Precedentes históricos y comparación con casos similares

El propio marco analítico de Bain se basa en una comparación con transiciones tecnológicas pasadas. Las cuatro transiciones —PC, internet, dispositivos móviles y la nube— comparten un patrón común: inicialmente fueron recibidas tanto con «optimismo desmedido» como con «escepticismo que señalaba una falta de evidencia», mientras que el cambio real en los beneficios solo se confirmó gradualmente a lo largo de varios años [4]. Lo que es diferente en la actual transición a la IA es la velocidad de la reconfiguración y la escala de la inversión de capital. La escala de 7 billones de dólares que se invierte solo en infraestructura en la nube es un nivel nunca visto en ningún período de transición tecnológica anterior [13].

En el sector del clima y la sostenibilidad, la trayectoria inicial de la reconfiguración de beneficios ya se está observando en cifras concretas. Según un estudio conjunto de Boston Consulting Group (BCG) y Temasek, la aplicación de las capacidades actuales de IA al sector del clima y la sostenibilidad podría agregar alrededor de 600.000 millones de dólares anuales a la economía mundial para 2028 [1]. Entre estos, se encontró que el sector industrial tenía las mayores ganancias potenciales de la aplicación de la IA [1]. Esto es evidencia de que la cifra de reconfiguración de beneficios de 4,7 billones de dólares presentada por Bain ya está comenzando a ser verificada cuantitativamente en ciertos sectores.

La comparación con transiciones tecnológicas pasadas también es válida en términos de reconfiguración del mercado laboral. Según estimaciones del Foro Económico Mundial, se espera que alrededor de 92 millones de empleos en todo el mundo sean desplazados para 2030, mientras que se crearán 170 millones de nuevos tipos de empleos [11]. Un consultor local en Kuwait diagnostica que es más probable que la IA opere reconfigurando las composiciones de los puestos de trabajo en lugar de eliminar ocupaciones enteras [17]. Sin embargo, también se advierte que las empresas que utilizan la IA principalmente para la reducción de la fuerza laboral corren el riesgo de perder el conocimiento organizativo acumulado y debilitar el canal para la formación de la próxima generación de talento profesional [17]. Preocupaciones similares se plantearon repetidamente durante las transiciones pasadas a la tecnología de la información y la automatización, pero esta transición es diferente en que incluye al sector del trabajo de conocimiento de cuello blanco como objetivo de la reconfiguración.

4. Variables clave que configuran los desarrollos futuros

La primera variable que determina la dirección de la reconfiguración de beneficios es la velocidad de «construcción de confianza» en cada industria. Como se confirmó en el caso de la sanidad, un ritmo rápido de adopción de la IA no significa que su rendimiento se demuestre inmediatamente en términos financieros [15]. En las industrias donde la construcción de confianza se retrasa, es probable que la reconfiguración de beneficios también se retrase.

La segunda variable es la posibilidad de un error de juicio por parte de los responsables de la política macroeconómica. El BPI señala que al afectar simultáneamente tanto a la oferta como a la demanda, la IA distorsiona las señales del ciclo económico y complica las decisiones de política monetaria de los bancos centrales [12]. La evaluación central del BPI es que los efectos de productividad de la IA son, de hecho, inciertos y desiguales entre sectores y países [12]. Si se produce un error de juicio en la política monetaria, existe el riesgo de que el propio auge de la inversión en IA financiada con deuda pueda sufrir una corrección brusca.

La tercera variable es si el conflicto distributivo entre el capital y el trabajo se politiza. Las estadísticas que muestran una disminución en la participación del trabajo en la renta de EE. UU. y márgenes corporativos récord ya están surgiendo como un problema político [5]. Si este conflicto se intensifica, los gobiernos nacionales pueden intervenir con políticas industriales y medidas fiscales para redistribuir los beneficios impulsados por la IA, lo que se convertiría en una variable que reajustaría políticamente el propio camino de la reconfiguración de beneficios industriales.

La cuarta variable es el ritmo del benchmarking transnacional y la puesta al día. El hecho de que la industria de gestión de activos de China esté analizando meticulosamente el caso de EE. UU. para formular una estrategia de alcance [14] sugiere que la reconfiguración de beneficios industriales no se limitará a la competencia corporativa dentro de un solo país, sino que podría expandirse a una brecha en la competitividad industrial entre naciones. Desde la perspectiva de una potencia media, esto significa que un retraso en la transición a la IA de una industria específica podría conducir directamente a una pérdida de competitividad a nivel nacional. Por lo tanto, se espera que la forma de apoyar la velocidad de construcción de confianza en las industrias individuales a nivel nacional surja como una variable clave para las futuras respuestas políticas.